Evaluating the effects of ginger extract on knee pain, stiffness and difficulty in patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
The present study was aimed to evaluate the effects of ginger extract on knee pain, stiffness and difficulty in patients with knee osteoarthritis. 204 patients with knee osteoarthritis were enrolled in a randomized clinical trial. After a 1-week washing period, the groups received ginger extract (103 cases) or placebo (101 cases). A responder was defined by a reduction in pain of > 15 mm on a visual analog scale (VAS) or by 20% reduction in the mean score of each index of the Western Ontario and Mc Master Universities (WOMAC) criteria after 6 weeks. Pain reduction according to VAS was more significant in ginger group than placebo (p<0.05). Although pain reduction according to WOMAC was greater in ginger than placebo group, the difference was not statistically significant. Reduction in morning stiffness and difficulty were statistically greater in the ginger than the placebo group (p<0.05). Also there was no difference between the two groups in side effects of therapy. In conclusion, the results showed that ginger extract is effective in reducing pain, stiffness and difficulty in patients with knee osteoarthritis, therefore is recommended as a safe drug for these patients. Key words: Osteoarthritis, ginger, pain, stiffness, knee, randomized clinical trial, human.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».