ODONTOLOGIA E DOENÇA DE ALZHEIMER: UMA REVISÃO INTEGRATIVA
Bibliographic record
Abstract
Introdução: A doença de Alzheimer (DA) é caracterizada por uma afecção neurodegenerativa progressiva e irreversível, que a priori gera perda da memória recente e posteriormente, a memória geral, incluindo vários distúrbios cognitivos, o que afeta diretamente a convivência do indivíduo. Para facilitar sua compreensão diagnóstica e o tratamento, é dividida em três estágios: inicial, intermediário e avançado. Objetivo: Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi realizar uma revisão integrativa de literatura sobre a odontologia e a doença de Alzheimer com ênfase no manejo e tratamento odontológico em consultório. Método: Para isso, o método utilizado foi o qualitativo, sendo realizada uma revisão integrativa de literatura a partir de pesquisas bibliográficas nas bases de dados: SCiELO (Scientific Online Library), Google Acadêmico, PUBMED (National Library of Medicine National Institutes of Health dos EUA) e o Guia de atenção à saúde bucal da pessoa com deficiência (Ministério da Saúde), a partir de trabalhos publicados entre 2006 e 2020. Resultados e discussão: A partir desse levantamento, fica evidente a importância de o cirurgião-dentista ter um conhecimento voltado para a DA, sendo necessário a aplicação de técnicas e manejos adequados para a condução do tratamento odontológico, tornando o atendimento satisfatório e garantindo a saúde bucal e a qualidade de vida do paciente. Conclusão: Portanto, embora haja estudos e protocolos voltados ao tratamento odontológico e a doença de Alzheimer (DA), se faz necessário um protocolo mais robusto e objetivo que oriente o profissional de odontologia para o manejo adequado do paciente com a DA, permitindo assim uma maior uniformidade e qualidade nesse atendimento. Palavras chave: saúde bucal, doença de Alzheimer, assistência odontológica.
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 | 0.013 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.019 | 0.021 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".