Eficacia de la fotobiomodulación para reducir el dolor en pacientes que han sufrido fracturas. Una revisión sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introducción. Las fracturas son lesiones dolorosas e incapacitantes que pueden ser causadas por un traumatismo. Recientemente se ha sugerido el uso de fotobiomodulación para reducir el dolor en estos pacientes. Objetivo. Realizar una revisión sistemática de la literatura sobre la eficacia de la fotobiomodulación para reducir el dolor en pacientes que han sufrido fracturas. Metodología. Se realizaron búsquedas sistemáticas en PubMed, Cinahl, PsycINFO, SPORTDiscus, Academic Search Complete, Lilacs, IBECS, CENTRAL, SciELO, y WOS. Se incluyeron ensayos clínicos aleatorizados (ECA) que evaluaran la eficacia de la fotobiomodulación para reducir el dolor en pacientes con fracturas publicados en inglés y español en los últimos 5 años. Resultados. Se incluyeron 5 ECA (182 pacientes en total) y en todos la fotobiomodulación fue comparada con la fotobiomodulación simulada o placebo. La localización de las fracturas varió entre estudios: complejo cigomaticomaxilar, radio distal, mandíbula, tibia y/o tobillo, y diversas localizaciones en miembros inferiores). La duración de la terapia osciló entre 4 y 8 semanas y en todos los estudios se reportó que es una intervención segura, sin efectos secundarios serios. El dolor se evaluó directamente mediante la escala visual analógica o la escala de McGill. Además, en algunos estudios, se midió indirectamente mediante el análisis del consumo de analgésicos. Conclusión. De acuerdo con la evidencia recuperada, es posible afirmar que la fotobiomodulación es eficaz para reducir el dolor en pacientes que han sufrido fracturas.
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 | 0.011 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".