Eletroestimulação para bexiga neurogênica em pacientes com lesão medular: revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A lesão medular produz sequelas sobre a função urinária, e para estas existem poucas opções terapêuticas, dentre as quais a eletroestimulação vem emergindo como técnica promissora. Objetivo: investigar as possibilidades de tratamento das sequelas sobre a função urinária de pacientes com lesão medular por eletroestimulação. Método: Revisão eletrônica das bases de dados Pubmed, Lilacs e PEDro, buscando ensaios clínicos no período de 1980 a fevereiro de 2019, que trataram a bexiga neurogênica em indivíduos com lesão medular utilizando estimulação elétrica transcutânea ou intravesical. Resultados: Apenas cinco estudos preencheram os critérios de inclusão. Os parâmetros de eletroestimulação variaram enormemente, a boa parte dos estudos não alcançou significância estatística, mas de um modo geral apontaram uma tendência de que o tratamento melhorou os parâmetros urodinâmicos dos lesados medulares. Conclusões: são necessários mais estudos clínicos para o conhecimento dos parâmetros de eletroestimulação e dos efeitos da eletroestimulação sobre as estruturas do sistema urinário de lesados medulares.
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 | 0.011 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".