A conduta do cirurgião-dentista diante dos impactos bucais da polimedicação em pacientes idosos: revisão de literatura integrativa
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: O envelhecimento do corpo é uma dinâmica fisiológica que provoca mudanças psicofuncionais. Para compensar as insuficiências fisiológicas dos idosos, faz-se necessária a administração abundante de fármacos e à essa prática, dá-se o nome de polimedicação. Em contrapartida, o uso de múltiplas drogas causa impactos negativos, sobretudo, na saúde bucal dos pacientes longevos. OBJETIVO: enfatizar os impactos da polifarmácia na saúde bucal dos idosos e elucidar como o cirurgião dentista pode atuar no manejo desses pacientes. METODOLOGIA: Foram utilizados 7 artigos encontrados nas bases de dados PubMed e Medline. Os critérios de inclusão foram artigos em língua inglesa e portuguesa, publicados entres os anos 2018 a 2023. Os critérios de exclusão foram artigos pagos, teses, dissertações, trabalhos de conclusão de curso e anais. RESULTADOS E DISCUSSÃO: As doenças crônicas que assolam a população idosa necessitam ser tratadas e controladas, mas o uso da polimedicação para esse fim resulta em impactos negativos na saúde bucal desses pacientes. As manifestações orais vão desde a hipofunção salivar até hiperplasia fibrovascular e reação liquenoide, trazendo consigo consequências negativas secundárias para a saúde bucal. As drogas que mais se relacionam com os efeitos colaterais na região orofacial dos adultos mais velhos são os anti-hipertensivos, antidepressivos e broncodilatadores. Através dos sinais e sintomas, o cirurgião-dentista pode intervir nas modificações bucais oriundas da polifarmácia por meio do diagnóstico clínico assertivo e selecionar o tratamento mais eficaz para cada caso. CONCLUSÃO: Os Impactos da polimedicação na saúde bucal dos idosos são um problema frequente, por isso a atuação do cirurgião-dentista é indispensável para a promoção da qualidade de vida desses pacientes.
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 | 0.004 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".