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Enregistrement W2961441734 · doi:10.1093/pm/pnz140

Perineural Platelet-Rich Plasma for Diabetic Neuropathic Pain, Could It Make a Difference?

2019· article· en· W2961441734 sur OpenAlexaboutno aff
Manal Hassanien, Abdelraheem Elawamy, Emad Zarief Kamel, Walaa A. Khalifa, Ghada Mohamed Abolfadl, Al Shimaa Roushdy, Randa A. El Zohne, Yasmine S. Makarem

Notice bibliographique

RevuePain Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVisual analogue scalePeripheral neuropathyPlatelet-rich plasmaNeuropathic painAnesthesiaRehabilitationRandomized controlled trialClinical trialPeripheralSurgeryDiabetes mellitusPhysical therapyInternal medicinePlatelet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the clinical effect of perineural platelet-rich plasma (PRP) injection for pain and numbness alleviation in diabetic peripheral neuropathy (DPN). STUDY DESIGN: A randomized prospective clinical trial. SETTING: Pain clinic and Rheumatology and Rehabilitation Departments, Assiut University Hospital. METHODS: Sixty adult patients with type II DM accompanied by DPN of at least six months' duration were assessed by modified Toronto Clinical Neuropathy Score (mTCNS) and randomly allocated into two groups. Group I underwent ultrasound-guided perineural PRP injection and medical treatment, and Group II received medical treatment only. Patients were followed up at months 1, 3, and 6 with regard to pain and numbness visual analog scale (VAS) and mTCNS scores. RESULTS: Significant improvement was recorded in pain and numbness VAS scale scores in group I vs group II (P ≤ 0.001 during the whole study period for both parameters); at the same time, mTCNS improved in group I in comparison with group II with P = 0.01, 0.001, and <0.001 at months 1, 3, and 6, respectively. CONCLUSIONS: Perineural PRP injection is an effective therapy for alleviation of diabetic neuropathy pain and numbness and enhancement of peripheral nerve function.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations48
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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