Evidências científicas sobre métodos não farmacológicos para alívio a dor do parto
Bibliographic record
Abstract
Resumo Objetivo Identificar na literatura nacional e internacional, estudos sobre a eficácia de métodos não farmacológicos na redução da dor do parto. Métodos Revisão integrativa realizada nas bases de dados MEDLINE/PUBMED, SCOPUS, CINAHL, LILACS e BDENF, com recorte temporal entre os anos de 2013 a 2018, em português, inglês e espanhol. Utilizado a metodologia PICo para construir a pergunta de pesquisa e selecionar descritores controlados e não controlados, que foram combinados com os operadores booleanos “AND”, “OR” e “NOT”. Resultados Foram selecionados 19 artigos. Dentre os métodos não farmacológicos encontrados, destacam-se: a acupuntura e suas principais variações (acupressão e auriculoterapia) (29,17%), hidroterapia (25%), exercícios perineais com a bola suíça (16,67%), terapias térmicas (8,33%) e os demais métodos (20,83%). Conclusão A acupuntura e a acupressão agem tanto sobre aspectos fisiológicos da dor como sobre sua subjetividade. O banho quente de aspersão, a musicoterapia, a aromaterapia e as técnicas de respiração promovem o relaxamento e a diminuição dos níveis de ansiedade. As terapias térmicas contribuem para a analgesia local de regiões afetadas pela dor. Os exercícios na bola suíça são importantes para reduzir a dor e adotar a posição vertical, importante na progressão do trabalho de parto.
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 | 0.031 | 0.114 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".