Clinical study of puncturing point Renyin deeply for trigeminal neuralgia
Notice bibliographique
Résumé
Objective To study the clinic al curative effect of puncturing point Renyin deeply for trigeminal neuralgia.Method The 120 patients were randomly divided into treatment group and control group,60 patients per group.In the treatment group,the point Renyin was needling deeply to treat the disease,1 time of treatment a day,10 times a day in 1 course,the other course was going on after 3 days.After 3 courses of treatment the curative effect was evaluated.In the control group,the patients took orally carbamazepine tablets,150 mg atime,3 times a day,efficacy was evaluated after continuously taking 1 month.Results Efficient rate in the treatment group was 96.7%,in control group 86.7%(χ2=10.27,P0.05);on the scale of the two groups in the Mcgill,the pain rating index(PRI) sensory points,PRI emo-tional points,PRI score,visual analohuc scales(VAS),the present pain intensity(PPI) were compared,in addition to PPI,the differences of remaining four indicators were statistically significant(P0.05,P0.01 respectively);followed up in 1-year,the recurrence rate was 21.7% in treatment group and 35.0% in control group(χ2=4.26,P0.05).Conclusion Deep needling point Renyin is effective for trigeminal neuralgia and analgesic effects,and the recurrence rate is low,safe and reliable.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».