MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2187417018 · doi:10.1016/s0254-6272(15)30118-7

Effect of Huqian Wan on liver-Yin and kidney-Yin deficiency patterns in patients with knee osteoarthritis

2015· article· en· W2187417018 sur OpenAlexaboutno aff
Qiqing Chen, Hongting Jin, Bin He, Liang Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Traditional Chinese Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWOMACOsteoarthritisVisual analogue scaleInternal medicineQuality of life (healthcare)Traditional Chinese medicinePhysical therapySurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To observe the curative effect of Huqian Wan on liver and kidney-Yin deficiency knee osteoarthritis (KOA). METHODS: One hundred patients were randomly divided, into a treatment (50 patients) and control group (50 patients). In the treatment group, patients orally took the Chinese medicine Huqian Wan. Control group patients orally took Votalin, 75 mg, once a day, for 8 weeks. The visual analog scale (VAS), Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC), and Medical Outcomes Study Short Form 36-Item Health Survey (SF 36) were used to evaluate the curative effect before treatment and after 8 and 16 weeks of treatment. RESULTS: VAS and WOMAC scores significantly decreased and SF 36 scores significantly increased after treatment in both groups compared with before treatment (P < 0.05). There were significant differences in VAS, WOMAC, and SF 36 score changes between the two groups at week 16 (P < 0.05). There was a significant increase in VAS and WOMAC scores in the control groups (P < 0.05) between weeks 8 and 16, but no significant difference was found in the treatment group (P > 0.05). CONCLUSION: Huqian Wan could effectively improve the clinical symptoms and quality of life in patients with KOA. It could also have a better and longer lasting curative effect without obvious adverse events compared with Votalin.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Traditional Chinese MedicineMême sujetOsteoarthritis Treatment and MechanismsTravaux en français237 207