Clinical observation of combination therapy for the treatment of diabetic peripheral neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the clinical efficacy of combination therapy( Shenqi hypoglycemic particles,mecobalamin and moxibustion) for the treatment of diabetic peripheral neuropathy( DPN). Methods Sixty-nine cases of DPN were randomly divided into two groups. With basic treatment,the Shenqi hypoglycemic particles( 3g per time,3 times per day),mecobalamin tablets( 500 μg per time,3 times per day,oral administration) and moxibustion( at Zusanli,Taixi Sanyinjiao,5 to 7 min per acupoint until slight red of skin,three times per week) were applied in the treatment group. With basic treatment,oral administration of Shenqi hypoglycemic particles and mecobalamin tablets was applied with identical dose as treatment group. Three months were required in the treatment. The clinical efficacy of two groups and changes of Toronto Clinical Scoring System( TCSS) and neural conductive velocity( NCV) before and after treatment were observed. Results There was statistical significance on total effective rate between two groups( P 0. 01). Compared before treatment,the TCSS was significantly decreased after the treatment in both groups( P 0. 01),and the difference in the treatment group was higher than that in the control group with a statistical significance( P 0. 01). After the treatment,the sensory NCV of median nerve and common peroneal nerve as well as motor NCV of median nerve and superficial peroneal nerve were all increased in both groups,which had statistical significance compared before the treatment( P 0. 01). The NCV difference in treatment group was high than that in the control group with a statistical significance( P 0. 01). Conclusion The combined therapy of Shenqi hypoglycemic particles, mecobalamin and moxibustion has superior efficacy to treatment of oral administration for DPN.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».