Uso da micropuntura no tratamento de rugas
Bibliographic record
Abstract
O Envelhecimento é um processo biológico dinâmico e progressivo no qual ocorrem alterações morfológicas, funcionais e bioquímicas que comprometem a manutenção da homeostasia do organismo. A redução da função das células epiteliais provoca no tecido cutâneo alterações visíveis que denunciam o envelhecimento cronológico do indivíduo com o aparecimento de linhas de expressão e rugas. O declínio na produção de colágeno e elastina são os principais responsáveis pelo aparecimento das linhas de expressão. Vários tratamentos visam aumentar a produção destas proteínas (colágeno e elastina). A técnica de micropuntura, promove indução de colágeno por meio de instrumentos que utilizam agulhas para perfurar a epiderme induzindo assim a cascata inflamatória. Este estudo teve como objetivo avaliar qualitativamente e quantitativamente os resultados da micropuntura no tratamento de rugas. A amostra foi constituída de 10 voluntárias com idade entre 30 e 45 anos com rugas na região frontal da face. As voluntárias foram submetidas a 4 sessões de micropuntura com intervalo de 7 dias. Os resultados da pesquisa validam a significância da técnica para o tratamento das rugas.Palavras-chave: rugas, indução de colágeno, micropuntura, envelhecimento.
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 | 0.000 | 0.000 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".