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Enregistrement W2155461473 · doi:10.5812/aapm.27585

The Effects of Prolotherapy With Hypertonic Dextrose Versus Prolozone (Intraarticular Ozone) in Patients With Knee Osteoarthritis

2015· article· en· W2155461473 sur OpenAlexaboutno aff
Masoud Hashemi, Parviz Jalili, Shirin Mennati, Alireza Koosha, Ramin Rohanifar, Firouz Madadi, Seyed Sajad Razavi, Farinaz Taheri

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology and Pain Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical and Biological Ozone Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProlotherapyOsteoarthritisTonicityOzone therapyAnesthesiaSurgeryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knee osteoarthritis (KOA) is a common disabling disease. Limited studies have demonstrated that prolotherapy with dextrose or with prolozone can be helpful in the treatment of patients with KOA. OBJECTIVES: In the current study, we compared the results between these two treatment methods. PATIENTS AND METHODS: In the current randomized clinical trial, 80 patients with mild to moderate KOA were randomly assigned equally into two groups (ozone group and dextrose group). In each group, injections were repeated three times with 10-day intervals. Before the treatment and 3 months after the injections, the pain intensity was measured by using a visual analogue scale and the Western Ontario and McMaster university arthritis index scores. Finally, the results were compared between the two groups. RESULTS: In the two groups, the pain intensity and WOMAC scores significantly decreased and increased, respectively (P < 0.001). However, there was no significant difference between the two groups. CONCLUSIONS: Prolotherapy with dextrose and with prolozone result in the same pain relief or functional improvement in patients with mild to moderate KOA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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