The Effectiveness of Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation in Knee Osteoarthritis with Neuropathic Pain Component: A Randomized Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
ÖzAmaç: Çalışmamızın amacı nöropatik ağrı komponenti olan diz osteoartritinde transkütanöz elektriksel sinir stimülasyonunun (TENS) etkinliğini araştırmaktır.Gereç ve Yöntem: Hastalar ağrı şiddeti açısından görsel analog skala (VAS), fiziksel fonksiyon için Western Ontario ve McMaster osteoartriti indeks (WOMAC), osteoartrit şiddeti açısından Kellgren-Lawrence derecelendirme, nöropatik ağrı varlığı açısından painDETECT ağrı anketi ile değerlendirildi.Hastalar painDETECT puanlarına göre 2 gruba ayrıldı.Grup 1 nöropatik ağrısı pozitif ve muhtemel olan 20 (%39,2) hastadan, grup 2 nöropatik ağrısı olmayan 31 (%60,8) hastadan oluşmaktadır.Bütün hastalar hot pack ve TENS tedavisi aldı, ev egzersiz programı verildi.Fiziksel tedavi ajanları haftada 5 gün olmak üzere 3 hafta verildi.Değerlendirmeler bütün hastalarda tedavi öncesi ve sonrası yapıldı.Bulgular: Demografik özellikler ve radyografik değerlendirme açısından gruplar arasında istatiksel olarak fark yoktu.VAS, WOMAC ağrı ve fiziksel fonksiyon skorları nöropatik ağrı komponenti olan diz hastalarında tedaviden sonra anlamlı derecede azaldı fakat her iki grup arasında anlamlı farklılık yoktu.Sonuç: TENS nöropatik ağrı komponenti olan diz osteoartriti hastalarında ağrıyı azaltmada ve fiziksel fonksiyonu geliştirmede etkilidir.TENS tedavisinin avantajı ilaç tedavisi ile birlikte kullanılabilmesi böylelikle ilaç dozunun ve ilaç yan etkilerinin azaltılmasını sağlamasıdır.Anahtar kelimeler: Nöropatik ağrı
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».