Efectividad de la terapia de espejo en pacientes con dolor
Bibliographic record
Abstract
Introducción: La terapia de espejo es una técnica fisioterapéutica basada en imágenes visuales que se utiliza como herramienta sensoriomotora innovadora para tratar enfermedades relacionadas con el dolor. Objetivo: Describir la efectividad de la terapia de espejo en diversas poblaciones de pacientes con dolor. Métodos: Se realizó una revisión sistemática que incluyó 26 ensayos clínicos aleatorizados obtenidos de las bases de datos: Web of Science, Scopus, Pubmed y Scielo. Se utilizaron los términos de búsqueda “Mirror Movement Therapy AND Pain”. Los criterios de inclusión abarcaron estudios publicados en inglés, español y portugués con textos accesibles, y excluyeron los estudios duplicados. La calidad metodológica se evaluó con la escala PEDro. Resultados: Los estudios revisados aplicaron la terapia de espejo en distintas afecciones: amputaciones (9 artículos), accidentes cerebrovasculares (7), lesiones del nervio mediano (4), síndrome de dolor regional complejo (3), dolor de cuello (1), capsulitis de hombro (1) y fracturas (1). Las evaluaciones emplearon herramientas como la Escala Visual Analógica y el cuestionario breve de dolor de McGill. Conclusiones: La terapia de espejo es una herramienta eficaz para tratar diversos tipos de dolor, ya que favorece la activación de la corteza somatosensitiva y la corteza motora primarias. Su integración con otras intervenciones fisioterapéuticas potencia los resultados, y aumenta su efectividad. Además, su evolución junto con la realidad aumentada ofrece un enfoque prometedor, pues mejora la representación de la imagen corporal mediante la manipulación de colores y movimientos.
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 | 0.006 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| 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".