Different kinds of acupuncture treatments for knee osteoarthritis: a multicentre, randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Knee osteoarthritis (KOA) is a chronic disease with symptoms of persistent pain or resting pain, joint stiffness, numbness, limitation of activity and even disability, with significant associated costs and effects on individuals' life quality. The use of acupuncture for the management of chronic pain is receiving increasing recognition from both the public and professionals. The aim of this study is to identify the effects of three commonly used acupuncture treatments for KOA. METHODS/ANALYSIS: In a prospective trial involving six hospitals in Zhejiang Province (China), 360 patients with KOA will be included. Eligible patients will be randomized into six groups: Acupuncture, Electro-acupuncture, Mild moxibustion, Warm-needling, Sham acupuncture and Celebrex treatment. Twelve treatment sessions will be performed over a 4-week period. The primary outcome will be the visual analogue scale and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) function scores (the average of the past 3 days) at weeks 2 and 4 and at 3-month and 6-month follow-up. Secondary outcome measures will be as follows: the WOMAC pain score and WOMAC stiffness score (the average of the past 3 days); the Physical Activity Scale of the Elderly (PASE); knee joint swelling measurement; the WHO Quality Of Life-BREF (WHOQOL-BREF) life quality scale; and the incidence of adverse events. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT03563690. Registered on 2rd July 2018.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».