Effect of Ancient Needling Method on the Overall Pain Score in Patients with Cervical Spondylotic Radiculopathy
Notice bibliographique
Résumé
Objective To compare the therapeutic efficacies of ancient needling method, electroacupuncture at Jiaji(EX-B 2), and oral administration of Jing Shu granules in treating cervical spondylotic radiculopathy(CSR), for seeking the most effective treatment method. Method Totally 160 CSR patients were randomized into an ancient needling group(60 cases), an electroacupuncture group(60 cases), and a Jing Shu granules group(40 cases). The ancient needling group was intervened by ancient needling method by selecting Wangu(SI 4), Kunlun(BL 60), Waiguan(TE 5), Quchi(LI 11), Jianjing(GB 21), and Fengchi(GB 20); the electroacupuncture group was by electroacupuncture at Jiaji(EX-B 2)(C4-7); the Jing Shu granules group was by oral administration of Jing Shu granules. After 2 treatment courses, the internationally recognized short-form McGill Pain Questionnaire(SF-MPQ) was used to evaluate the improvement of pain. Result After treatment, the pain rating indexes(PRI) scores(including sensory PRI, affective PRI, and total PRI) were changed significantly in the three groups(P0.01,P0.05). The ancient needling group was significantly different from the other two groups in comparing the PRI scores(P0.01,P0.05). The electroacupuncture group was significantly different from the Jing Shu granules group in comparing the sensory PRI score(P0.05). After treatment, the Visual Analogue Scale(VAS) score, present pain intensity(PPI) and total score were changed significantly in all three groups(P 0.01). The ancient needling group was significantly different from the other two groups in comparing the VAS score, PPI, and total score(P 0.01,P 0.05). There were significant differences in comparing VAS score, PPI, and total score between the electroacupuncture group and Jing Shu granules group(P0.05). Conclusion Ancient needling method is an effective method in treating CSR, by rapidly relieving pain.
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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) | 0,001 | 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 ».