Laserterapia de baixa intensidade como tratamento adjuvante em paciente com Síndrome de Sjögren primária: relato de caso clínico
Bibliographic record
Abstract
A síndrome de Sjögren (SS) é uma doença autoimune, sistêmica e inflamatória, que envolve, principalmente, as glândulas salivares e lacrimais, resultando em xerostomia e xeroftalmia como os principais sintomas. A terapia de fotobiomodulação em casos de hipossalivação e/ou xerostomia tem sido alvo de estudos acerca de sua eficácia. O objetivo deste estudo é relatar um caso clínico de SS onde foi implementado laserterapia de baixa potência adjuvante a saliva artificial. Paciente do sexo feminino, 44 anos, foi encaminhada por médico reumatologista com hipótese de SS primária. Exames sorológicos para SS já haviam sido realizados e mostraram resultados positivos, contudo, ainda não havia sido realizada avaliação das glândulas salivares. A paciente apresentava queixas de olhos ressecados e boca seca que persistiam por mais de duas décadas. Realizou-se ultrassonografia das glândulas salivares maiores, biópsia das glândulas salivares menores no lábio inferior e sialometria, todos apresentando resultados positivos para SS. Diante disso, para estimar o impacto da SS na qualidade de vida, foi aplicado o questionário Oral Health Impact Profile (OHIP-14). Como tratamento, foi prescrito saliva artificial e terapia com laser de baixa potência de maneira adjuvante. Foram aplicadas, primeiramente, 12 sessões de fotobiomodulação, realizadas 3 vezes na semana com aplicação intrabucal de laser vermelho 2J por ponto e aplicação de laser infravermelho 1J por ponto. E, na sequência, 10 sessões, 1 vez na semana, totalizando 22 sessões. Após o término da terapia, repetiu-se a sialometria que constatou aumento do fluxo salivar, além de melhora na qualidade de vida constatada através do OHIP-14.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".