Painel 05 - Terapia Assistida com Animais na Odontologia
Bibliographic record
Abstract
A Terapia Assistida com Animais (TAA) vem ganhando ênfase e destaque no meio científico, em função dos resultados positivos obtidos por meio de programas que através da interação homem-animal, promovem saúde física e mental aos pacientes envolvidos. Os recursos da TAA podem ser direcionados a pessoas de diferentes faixas etárias, instituições, hospitais, casas de saúde, escolas e clínicas de recuperação, sendo fundamental o trabalho de uma equipe multidisciplinar. O objetivo deste trabalho é relatar as atividades desenvolvidas através do Projeto de Extensão Cão Cidadão UNESP, que utiliza cães da raça Labrador, para amenizar o stress, o medo e a ansiedade dos pacientes com deficiência, assistidos no CAOE, nos momentos que antecedem o atendimento odontológico, visando facilitar a interação do paciente com o cirurgião dentista promovendo assim, um vínculo afetivo entre eles. As atividades são realizadas no CAOE às quintas-feiras, desenvolvidas por uma dentista, uma técnica de saúde bucal, duas médicas veterinárias, uma psicóloga, um adestrador, alunos, de ambos os cursos (Odontologia e Medicina Veterinária) e os cães. Diante das reações positivas e o comportamento dos pacientes, conclui-se que, após participarem deste projeto, eles demonstram uma melhora significativa com relação à interação social, aumento da auto estima e até mesmo na comunicação verbal, pois se soltam e conseguem interagir com as demais pessoas, além de aceitarem com mais naturalidade o tratamento odontológico do Centrinho.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".