Clinical decisions in the use of acupuncture as an adjunctive therapy for osteoarthritis of the knee.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether demographic, medical history, or arthritis assessment data may influence outcome and rate of decay for patients with osteoarthritis treated with acupuncture. DESIGN: Seventy-three persons with symptomatic osteoarthritis of the knee were recruited for this randomized controlled trial. Both treatment and crossover control groups received acupuncture treatments twice weekly for 8 weeks. Patients self-scored on the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) and the Lequesne Algofunctional Index at baseline and 4, 8, and 12 weeks. Sample size for this outcome analysis was 60 patients at 4 weeks, 58 at 8 weeks, and 52 at 12 weeks. RESULTS: Patients' scores on both indexes improved at 4, 8, and 12 weeks. Scores were stable regardless of the baseline severity of the osteoarthritis. Despite some decay in outcomes at week 12, measures were significantly improved over baseline. With WOMAC scores partitioned into equal quartiles, a strong effect on outcome was apparent at 12 weeks (4 weeks after treatment) related to initial WOMAC scores. The group with the least disability and pain rebounded to original levels to a greater degree than did those who initially were more disabled. The more disabled groups retained the benefits of acupuncture treatment through the 12-week period. CONCLUSION: Acupuncture for patients with osteoarthritis of the knee may best be used early in the treatment plan, with a methodical decrease in frequency in treatment once the acute treatment period is completed to avoid a rebound effect. Demographic and medical history data were not mediating variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».