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Record W7120299872

Avaliação de efeitos da acupuntura no tratamento de indivíduos com DTM - ensaio clínico duplo cego, randomizado

2021· dissertation· pt· W7120299872 on OpenAlexaboutno aff
Maria Cristina Ramos Vilela

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2021
Typedissertation
Languagept
FieldHealth Professions
TopicTemporomandibular Joint Disorders
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPlaceboMcGill Pain QuestionnaireLower limb amputationRandomized controlled trial
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A acupuntura é uma proposta terapêutica para as disfunções temporomandibulares (DTMs) possível de promover a redução de quadros álgicos, melhorar o perfil muscular dos músculos envolvidos na articulação temporomandibular e reduzir traços de estresse em indivíduos com esta disfunção. O objetivo dessa pesquisa foi analisar os efeitos da acupuntura sobre aspectos da sintomatologia álgica, muscular e do humor de indivíduos com DTM. Foi realizado um trabalho clínico, randomizado e duplo-cego com trinta e cinco voluntários que foram alocados em dois grupos, sendo o grupo experimental (GE) o que recebeu acupuntura efetiva e o grupo placebo (GP) que recebeu acupuntura em pontos aleatórios, fora dos meridianos ordinais apresentados pela Medicina Chinesa, em cinco sessões. Para tratamento do GE foi criado um protocolo de pontos que abarcavam todas as possíveis classificações de DTM relatadas pelo Research Diagnostic Criterius/Temporomandibular Disfunction (RDC/TMD). Avaliação do grau de desconforto pela Escala Virtual Analógica (EVA), análise da sensibilidade tecidual (algometria), análise do nível de ansiedade somática e psíquica (Questionário de Ansiedade de Hamilton), quantificação de cortisol na saliva (eletroquimioluminescência), análise dos dados da eletromiografia (EMG) dos músculos masseter, temporal anterior, esternocleidomastoideo e trapézio, foram exames realizados antes e após o tratamento proposto. Para análise estatística, foi considerado nível de significância menor ou igual a 0,05, foram usados testes t, Wilcoxon e X, teste de Wilcoxon, teste dos Sinais, teste de U-Mann-Whitney e teste de correlação de Pearson. Foi calculado o índice de simetria dos músculos. Na análise do RDC, no GE ocorreu redução de sintomas físicos, não específicos da DTM. O grau de desconforto reduziu cinquenta por cento nesse mesmo grupo, com uma curva de tendência apontando uma evolução no processo de reparação. A sensibilidade tecidual diminuiu no GE e aumentou no GP. No quadro de ansiedade, o GE apresentou redução das manifestações físicas e psíquicas, enquanto no GP houve redução apenas das manifestações físicas. Os níveis de concentração de cortisol salivar não apresentaram alterações significativas. Na musculatura mastigatória, no GP foi registrado um aumento da atividade do temporal e uma diminuição na relação masseter/temporal. No GE foi observado uma melhor relação entre trapézio e esternocleidomastoideo. A conclusão é que a acupuntura é uma estratégia importante para os tratamentos das DTM que, além de proporcionar uma redução no quadro álgico, reduz sinais e sintomas de ansiedade, apontados como um dos fatores etiológicos dessa disfunção. Outros trabalhos deverão ser realizados com maior número de participantes para melhor realce das diferenças estatísticas.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Randomized trial · Consensus signal: Randomized trial
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.311
Teacher spread0.278 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designRandomized trial
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
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