Hipnosis como tratamiento del dolor en pacientes con fibromialgia
Bibliographic record
Abstract
La fibromialgia es un conjunto de síntomas diversos de etiología aún incierta, sin embargo, su común denominador, el dolor crónico generalizado de los músculos, ataca de forma impredecible con una variable duración e intensidad, el cual llega muchas veces a ser discapacitante. Actualmente, la medicación resulta insuficiente, por lo que se requiere un abordaje interdisciplinario en el cual la hipnosis representa una opción prometedora. Esta investigación muestra los resultados obtenidos en un taller constituido por ocho sesiones en el que se utilizó la hipnosis en la disminución del dolor, bajo un enfoque cognitivo-conductual, a un grupo de seis personas diagnosticadas de fibromialgia de la ciudad de Heredia, Costa Rica. Cada sesión fue estructurada en dos partes: una didáctica y otra orientada a la práctica de la hipnosis y la aplicación de técnicas cognitivo-conductuales. Se entregaron dos discos compactos, uno con sugestiones de seguridad y autocontrol y otro de disociación y disminución en la percepción del dolor. Antes y después del programa, se aplicó el Cuestionario de Dolor de McGill, Escala Analógica Visual, la Escala de Ansiedad de Hamilton y el Inventario de la Depresión de Beck. Los resultados develan una disminución significativa del dolor, así como un nivel muy bajo de ansiedad y la desaparición total de la depresión que presentaron cinco de las participantes al inicio del programa.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".