Intervención fisioterapéutica en cicatrices: revisión sistemática
Bibliographic record
Abstract
Esta revisión sistemática analiza el rol de la fisioterapia en el tratamiento de cicatrices, atenuación del dolor, reducción de la limitación funcional y disminución de los efectos psicosociales negativos. En este sentido, el artículo tiene como objetivo evaluar la evidencia de las intervenciones de fisioterapia en el manejo de cicatrices, exponer las características de dicho tratamiento no invasivo y sus efectos favorables. Se realizó una búsqueda en bases de datos utilizando los términos "physical therapy" AND "scar". Siguiendo la declaración PRISMA, se identificaron 163 documentos, se cribaron 109 y evaluaron 25 artículos. Mediante los criterios de inclusión y exclusión se seleccionaron 11 estudios. La calidad metodológica se evaluó con las escalas PEDro y AMSTAR-2. Para evaluar la efectividad de las intervenciones se utilizaron las Escalas Numérica del Dolor (EVA), de Vancouver (VSS) y POSAS. Se evidenció efectos positivos de la fisioterapia sobre las características de las cicatrices, mejoras en síntomas como dolor y picazón, y atributos físicos como elasticidad y pigmentación. Se estudiaron modalidades como masoterapia, ejercicios, ondas de choque extracorpóreas y ultrasonido. Sin embargo, la heterogeneidad en los estudios limita la elección de una técnica específica. Se requieren más ensayos controlados aleatorizados con seguimiento a largo plazo para cicatrices.
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 | 0.040 | 0.075 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".