Nerve decompression combined with Danhong injection for the treatment of painful diabetic peripheral neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Objective The clinical efficacy of microsurgical peripheral nerve decompression combined Danhong injection for treatment of painful diabetic peripheral neuropathy of lower limbs is analyzed. Methods A total of 28 patients with painful diabetic peripheral neuropathy were enrolled in this study. Both the common peroneal nerve,deep peroneal nerve,posterior tibial nerve and its branches were performed the nerve decompression. And then Danhong was administered in the experimental group,while Methylcobalamin was used in the control group. Results In the control group,47. 0% of the patients got 50% pain relief,and 64. 7% of patients got 30% pain relief.However,the rate was 72. 2% and 94. 4% in the experimental group; more than 5 m/ s sensory conduction velocity improvement of tibial nerve and the peroneal nerve were 72. 2% and 83. 3% in the experimental group,compared to47. 1% and 70. 6% in the control group; Toronto clinical scoring system( TCSS) scores of the experimental group( 6.71 ±1.98) were also better than that of the control group( 4. 93 ±2. 50). Conclusion Microsurgical peripheral nerve decompression is effective for the treatment of painful diabetic peripheral neuropathy,and a better curative effect can be achieved if combined with post-operative Danhong injection.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».