Bibliographic record
Abstract
As complicações pelo uso de preenchedores à base de ácido hialurônico podem ser decorrentes de inexperiência do injetor, técnica incorreta ou inerente ao próprio produto. As infecções de partes moles, comumente, ocorrem nas primeiras duas semanas da aplicação do produto. O caso relatado apresenta uma paciente feminina que se submeteu ao preenchimento com ácido hialurônico, na face, por um cirurgião-dentista que trabalha com harmonização orofacial. Evoluiu com sinais de edema na região de nasogeniano no terceiro dia, paciente foi orientada a fazer compressa morna e medicada com anti-inflamatório, após vigésimo segundo dia de aplicação teve edema, hematoma e dor ao tocar na região, com piora significativa do quadro, edema e rubor facial, hematomas bilaterais até o vigésimo quinto dia, necessitando de aplicação de hialuronidase e antibioticoterapia, associado à ozonioterapia. Apresentou melhora importante do quadro após iniciar com a medicação e aplicações de ozônio. Apesar de serem complicações pouco frequentes, as infecções de partes moles devem ser precoce e adequadamente abordadas devido ao alto risco de desenvolver biofilme, que é uma entidade de tratamento mais difícil. Por isto, este procedimento deve ser realizado por profissional capacitado que tenha habilidade para tratar as intercorrências.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".