Variations and Improvement Measures of TCM Clinical Pathway for Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To research the therapeutic effect and variation causes of TCM clinical pathway for knee osteoarthritis(KOA) and propose measures for improvement. Methods Sixty cases of KOA were treated with TCM clinical pathway. The scores of visual analogue scale( VAS),Lequesne index and Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index(WOMAC) were compared before and after treatment. The changes were closely observed according to the contents of TCM clinical pathway table. The reasons for variation were described in detail and the improvement measures were proposed. Results The total effective rate of TCM clinical pathway for KOA was 98. 3%. The scores of VAS,Lequesne index and WOMAC were significantly decreased after treatment(P 0. 05 or P 0. 01). The positive variation was 11. 21% and the negative variation was 88. 79%. The sources of variation showed that medical personnel accounted for 28. 97%,patients accounted for 32. 71%,hospital systems accounted for 31. 78% and disease outcome accounted for 6. 54%. The controllable variation was 50. 47% and the medical personnel and hospital systems accounted for 28. 97% and 21. 50% respectively. The uncontrollable variation was 49. 53% and the patients,hospital systems and disease outcome accounted for 32. 71%,10. 28% and 6. 54% respectively. Conclusion The TCM clinical pathway for KOA is effective and it can obviously relieve syndrome. The reasons for variation are medical personnel,patients,hospital systems and disease outcome. The improvement measures are strengthening cooperation of hospital departments,training medical personnel,publicizing TCM clinical pathways and advocating rational medical therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».