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Enregistrement W2365539805

Comparative Study between Fire Needling and Warm Needling Therapies for Knee Osteoarthritis

2013· article· en· W2365539805 sur OpenAlexaboutno aff
Gui-Rong Dong

Notice bibliographique

RevueShanghai zhenjiu zazhi · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Venom Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry needlingMedicineAcupunctureOsteoarthritisTherapeutic effectWOMACSignificant differencePhysical therapySurgeryInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To explore the action efficacy of fire needling and warm needling therapies in treating knee osteoarthritis(KOA),and to compare the therapeutic effect of the two methods.Method Seventy-two KOA patients were randomized into a fire needling group and a warm needling group,36 in each group.In both groups,Ashi points(topical tender points),Dubi(ST36),Neixiyan(EX-LE4),Xuehai(SP10),Liangqiu(ST34),and Yanglingquan(GB34) were selected as the major points to receive fire needling and warm needling respectively,three times a week and 4 weeks as a treatment course.The therapeutic efficacy was evaluated by adopting Western Ontario and McMaster Universities(WOMAC) osteoarthritis index,disease severity index,and comprehensive therapeutic efficacy before treatment and after 1 treatment course.Result Both interventions were effective.The recovery and markedly effective rate was 66.7% in fire needling group versus 44.1% in warm needling group,and the difference was statistically significant(P0.05),but the inter-group difference in total effective rate was insignificant(P0.05).Fire needling group achieved obvious relief of joint pain(P0.05).Conclusion Both fire needling and warm needling are effective in treating KOA,while fire needling has obvious analgesic effect and better therapeutic efficacy compared to warm needling.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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