Clinical evaluation of Vatari guggulu , Maharasnadi kwatha and Narayan taila in the management of osteoarthritis knee
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In present era, pharmacological, bio-chemical and surgical interventions are not success remedy for Osteoarthritis (OA). Ayurveda and other complementary medicine have medication for OA. OBJECTIVES: The main aim of the study was to assess the efficacy and safety of therapeutic combination of Vatari guggulu along with Maharasnadi kwatha and Narayan taila with gentle massage for 15 min daily up to 12 weeks on affected knee joint pain assessed on Visual analogue scale (VAS) and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). MATERIALS AND METHODS: It was an open label, multicentre, prospective, clinical study conducted on 142 patients of OA Knee. Vatari guggulu 500 mg thrice in a day along with Maharasnadi kwatha 20 ml with equal amount of water twice daily and Narayan taila 20 ml twice in a day for external application with gentle massage for 15 min up to 12 weeks were used to all the study participants. RESULTS: VAS, WOMAC score and clinical symptoms were reduced significantly from baseline to end of the treatment (P < 0.001). CONCLUSIONS: The study provides good evidence in support of the efficacy and safety of the Vatari guggulu along with Maharasnadi kwatha and Narayan taila in the management of Osteoarthritis knee.
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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 | 0,001 |
| 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 ».