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Enregistrement W2423639143 · doi:10.1016/s0029-7844(00)00635-9

Effect of magnets on chronic pelvic pain

2000· article· en· W2423639143 sur OpenAlexaboutno aff
Candace Brown

Notice bibliographique

RevueObstetrics and Gynecology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMyofascial pain diagnosis and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlindingPlaceboMcGill Pain QuestionnairePelvic painPhysical therapyChronic painRandomized controlled trialAnesthesiaSurgeryVisual analogue scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Magnetic therapy has been used to manage a variety of chronic pain syndromes. Chronic pelvic pain (CPP) is a common disorder that does not always respond to conventional treatments. The primary aim of this study was to determine if applying magnets to abdominal trigger points would significantly relieve pain. Methods: Patients with CPP between 18 and 50 years of age were enrolled in a 2-week, double-blind, placebo-controlled study with an optional 2-week blinded continuation phase. Women who completed single-blind treatment were randomized to receive either active or placebo 500 Gauss magnets for 24 hours per day. The McGill Pain Questionnaire (MPQ) and the Pain Disability Index (PDI) were used. Results: Fourteen subjects completed the 2-week study, and eight subjects completed the continuation phase. There was no significant treatment effect using repeated measures analysis. Of the eight treatment extenders, 60% with active magnets compared with 33% with placebo magnets had 50% reductions in MPQ and PDI scores. A power analysis revealed that 16 subjects were necessary to show a significant effect after 4 weeks of treatment. Blinding was more effective in the placebo group than in the active magnet group and at 2 weeks than at 4 weeks. Conclusions: This first controlled study of magnetic therapy for CPP suggests that pain relief is related to duration of exposure. The ongoing trial will report on the effect of longer exposure periods and blinding efficacy with a larger sample.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0050,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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