Combined effect of laser acupuncture and electroacupuncture in knee osteoarthritis patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis (KOA) is a common degenerative joint disorder that affects 250 million people globally. KOA can lead to disability and is often associated with cardiovascular disease, poor quality of life, and mortality. The most common treatment for KOA is non-steroidal anti-inflammatory drug administration. However, the analgesic effect is limited and often accompanied by multiple side effects. Hence, many KOA patients opt for complementary and alternative medicine. Acupuncture is one of the most popular complementary treatments with great analgesic effect and minimal side effect. Electroacupuncture (EA) and laser acupuncture (LA) have been known to reduce pain in KOA patients. However, to date, no study has assessed the benefits of combining these two therapies. METHODS: Fifty participants diagnosed with KOA, aged 50 years or older, and with consistent knee pain for more than 3 months were recruited and randomly assigned to the treatment group (EA plus LA) or control group (EA plus sham LA without laser output). All subjects in the treatment group will undergo a combined EA and LA treatment thrice a week for 4 weeks. The acupuncture will be performed on GB33, GB34, SP9, SP10, and ST36 sites. The treatment group will receive acupuncture with a transcutaneous electrical nerve stimulator at GB33, GB34, SP9, and SP10 sites and with LA at EX-LE5, ST35, and BL40 sites. The subjects in the control group will undergo the same treatment modality as the treatment group, except these subjects will not be exposed to laser output. Outcome measurements will include visual analog scale, Western Ontario McMaster Universities Osteoarthritis Index, Knee injury and osteoarthritis outcome, body composition analysis, knee range of motion, quadriceps muscle stiffness, one-leg standing with eyes open test, and the 30-s chair stand test before and after 4 weeks of intervention. OBJECTIVES: This protocol aims to investigate the combined effect of EA and LA in KOA patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».