Laserpuntura na neuropatia periférica: efeitos na dor e qualidade de vida
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A laserpuntura é utilizada para analgesia, embora os protocolos para aplicação na dor neuropática permaneçam contraditórios. Objetivo: Avaliar o efeito da laserpuntura na modulação da dor neuropática, impacto na qualidade de vida e processo inflamatório local. Material e métodos: Cinco pacientes com diagnóstico de lesão nervosa periférica e dor neuropática associada receberam aplicação do laser AlGaInP, 658 nm, 10 mW, 9 J/cm2, em acupontos específicos, durante 15 sessões, 3 vezes na semana, por 50 minutos. A avaliação pré e pós-intervenção foi realizada pela Escala Visual Analógica, questionário para dor (McGill), questionário de qualidade de vida (SF-36), Índice de incapacidade de Oswestry e termografia. Resultados: Foi observada redução da média da pontuação na Escala Visual Analógica em 3 de 5 pacientes e redução da média de dor após 15 sessões. A avaliação pelo McGill mostrou redução nas dimensões afetivo, avaliativo e total. No questionário SF-36 foi observada melhora das dimensões Capacidade Funcional e Limitação por Aspectos Emocionais. No Índice de Oswestry observou-se redução da média da porcentagem e na termografia não houve diferença nos valores pré e pós-intervenção. Conclusão: Estes resultados sugerem eficácia da laserpuntura na redução da dor e melhora da qualidade de vida em pacientes com dor neuropática decorrente de lesão nervosa periférica.Palavras-chave: dor, laser, Fisioterapia.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".