[Efficacy evaluation on knee osteoarthritis treated with acupuncture: non-randomized concurrent control trial].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the clinical efficacy and efficacy sustainable time of acupuncture in knee osteoarthritis (KOA). METHODS: The non-randomized concurrent control trial was adopted. One hundred and ninety-three cases of KOA were divided into an immediate acupuncture group (group A, 97 cases) and a delayed acupunc-weeks at the end of treatment. In group B, the same acupuncture therapy was applied after waiting 4 weeks. The acupoints in the two groups were Liangqiu (ST 34), Dubi (ST 35), Zusanli (ST 36), Yanglingquan (GB 34), Yinlingquan (SP 9), Xuehai (SP 10), Xiyan (EX-LE 4), Xiyangguan (GB 33). WOMAC (Western Ontario and McMasters Universities Osteoarthritis) was used for the assessment of the primary index and VAS (visual analogue scale) was for the secondary index. The evaluation was accomplished by the patients at the beginning of trial, on the 4th and 8th weeks. In each group, 72 patients finished the trial and the data of the lost cases were included in the final data analysis. RESULTS: In the 4th week of trial, WOMAC score was (25. 8+/-22.0) in group A difference (P<0. 001). VAS scorewas (31. 8+/-24. and was (43.8+/-22.2) in group B, indicating the significant 6) in group A and was (56. 6 +/-25. 8) in group B, indicating very significant difference (P<0. 001). In the 8th week, the efficacy was reduced slightly in the follow-up of group A, but it was improved apparently as compared Acupuncture relieves joint pain and improves joint function obviously.by th patiĩeffr,a Mtaetfti-?an tf ri-with that before treatment. CONCLUSION: Acupuncture relieves joint pain and improves joint function obviously.The effect of acupuncture is still sustainable in 4 weeks after terminating the treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».