Strontium ranolate effect on knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a joint disease that most commonly accompanied with pain and joint deformity which eventually leads to disability. Burden of OA will be accounted second in women and fourth in men in Iran. Most therapies of knee osteoarthritis are symptomatic treatment. Recently, strontium ranolate are used as a new agent for handling of post menopausal osteoporosis and provided reduces in hip and vertebral fractures risks. Beneficial effects of this treatment are showed in spine OA as well. This study was designed to evaluate short-term effects of strontium ranolate on treating of knee OA in Iran. Study was performed as a randomized double blind clinical trial. Symptomatic knee OA cases at Kellgren – Lawrence based stages I, II and III were enrolled in study following exclusion of systemic disease as well as joint disease. These patients randomly divided into 2 groups and each group was treated with placebo and Strontium ranolate at the dose of 2 mg per day. Then cases were followed for 12 weeks via Visual Analog Scale (VAS) and Western Ontario and McMaster universities (WOMAC) questionnaires associated with subsequent statistically analyzes. Statistically significant differences in the rate decline of pain, stiffness, functionality and eventually total scores as well as VAS scores were revealed between strontium ranolate and placebo therapy. Given the proven positive effects, strontium ranolate recommended as one of treatment bases in association with weight loss and muscles physiotherapy as well as healthy use of joints.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».