MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2521792168 · doi:10.13045/acupunct.2016043

Miniscalpel Acupuncture Treatment on a Knee Degenerative Osteoarthritis Patient, Who does not Responded to Acupuncture Treatment<sup>※</sup>

2016· article· en· W2521792168 sur OpenAlexaboutno aff
Mu Seob Park, Se Jung Oh, Jung Hee Lee, Seung Ah Jun, Han Gong, Seong Hun Choi, Min Hwangbo, Hyun‐Jong Lee, Kim Jae Soo

Notice bibliographique

RevueThe Acupuncture · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Venom Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Health and Welfare
Mots-clésAcupunctureWOMACMedicineOsteoarthritisVisual analogue scalePhysical therapyAcupuncture therapyMcGill Pain QuestionnaireTherapeutic effectRange of motionSurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives : This study was done to show the clinical effect of miniscalpel acupuncture treatment on osteoarthritis of the knee which is refractory to acupuncture treatment. Methods : A patient was treated with acupuncture for three weeks, non-treated(wash out period) for two weeks, and treated with miniscalpel acupuncture for three weeks. The effect of treatments were measured with Visual Analogue Scale(VAS), Range of Motion(ROM), Short form McGill pain questionnaire(SF-MPQ), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index(WOMAC). Results : During the three weeks of acupuncture treatment, VAS, SF-MPQ and WOMAC improved, but after two weeks of the wash out period each score worsened. During the three weeks of miniscalpel acupuncture VAS, SF-MPQ, and WOMAC improved while ROM improved remarkably. Conclusion : These results suggest that miniscalpel acupuncture might be a therapeutic option for knee degenerative osteoarthritis patients who does not responded to acupuncture treatment.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe AcupunctureMême sujetHealthcare and Venom ResearchTravaux en français237 207