Luz Intensa Pulsada no tratamento de cicatrizes após queimaduras
Bibliographic record
Abstract
"Introdução: Cicatrizes após queimaduras têm potencial de causar transtorno clínico, social e funcional. O dermatologista deve estar apto a intervir nesse processo aliando o avanço tecnológico às técnicas tradicionais. Objetivo: avaliar a resposta da Luz Intensa Pulsada (LIP) em cicatrizes após queimaduras baseada em parâmetros clínicos descritos na escala internacional de Vancouver para cicatrizes. Métodos: estudo prospectivo com seis pacientes que foram submetidos a cinco sessões mensais de LIP (Luz Intensa Pulsada) sobre toda área de cicatriz. A análise dos resultados foi obtida a partir de três grupos de avaliação compostos por: três médicos pesquisadores, os pacientes incluídos no estudo e três médicos observadores através da escala de Vancouver e de um questionário nela baseado, além de uma nota geral em escala numérica respondida por todos os avaliadores. A variação de antes para depois do tratamento dos dados obtidos foi analisada pelo teste dos postos sinalizados de Wilcoxon. Resultados: observou-se queda estatística significativa nas análises de todos os parâmetros clínicos avaliados das cicatrizes antes e após término do tratamento. Conclusões: nosso trabalho representa um estudo piloto que demonstra as vantagens da LIP na abordagem deste tipo de cicatriz e que visa estimular estudos complementares para aprimoramento dessa tecnologia de baixo custo se comparada aos lasers."
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".