A pilot study on using acupuncture and transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS) to treat knee osteoarthritis (OA)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present study tests whether a combined treatment of acupuncture and transcutaneous electrical nerve stimulation (TENS) is more effective than acupuncture or TENS alone for treating knee osteoarthritis (OA). METHODS: Thirty-two patients with knee OA were randomly allocated to four groups. The acupuncture group (ACP) received only acupuncture treatment at selected acupoints for knee pain; the TENS group (TENS) received only TENS treatment at pain areas; the acupuncture and TENS group (A&T) received both acupuncture and TENS treatments; the control group (CT) received topical poultice (only when necessary). Each group received specific weekly treatment five times during the study. Outcome measures were pain intensity in a visual analogue scale (VAS) and knee function in terms of the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). RESULTS: The ACP, TENS and A&T groups reported lower VAS and WOMAC scores than the control group. Significant reduction in pain intensity (P = 0.039) and significant improvement in knee function (P = 0.008) were shown in the A&T group. CONCLUSION: Combined acupuncture and TENS treatment was effective in pain relief and knee function improvement for the sampled patients suffering from knee OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».