Effect of acupuncture therapies combined with usual medical care on knee osteoarthritis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To observe the effect of acupuncture or electroacupuncture (EA) combined with usual medical care for treating knee osteoarthritis (KOA) . METHODS: A total of 90 patients with KOA were randomly allocated to 3 groups: usual care group (UC group, n = 30) was treated by pharmacological treatment of non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) and drugs for activating blood circulation (Ds-ABC), acupuncture (AP) combined with usual care group (UC group) (AP + UC group, n = 30) and EA combined with UC group (EA + UC group, n = 30). The primary outcome measurements included pain visual analogue scale/score (VAS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC Index) and its subscales. Secondary outcome measurement was Assessment of Quality of Life instrument version of the 36-item Short Form Health Survey (AQoL-SF36). RESULTS: By the end of the 1st week, AP + UC group and EA + UC group exhibited statistically significant improvements in primary outcome measures, except for WOMAC stiffness, compared with the UC group (P < 0.05). Moreover, the energy/fatigue domain of AQoL-SF36 in the AP + UC group showed better results than UC group (P < 0.05). By the end of the 2nd week, all the primary outcome measures revealed that either the AP + UC or EA + UC group demonstrating remarkable advantages compared with the UC group (P < 0.05). The social functioning and general health domains of AQoL-SF36 in the two acupuncture-intervention groups were improved significantly than UC group (P < 0.05). We also found the energy/fatigue and emotional wellbeing domains of AQoL-SF36 in the EA + UC group demonstrated better results than UC group (P < 0.05). CONCLUSION: AP or EA combined with usual care is more effective than usual care alone for the treatment of KOA, the intervention of electric current in the process of acupuncture may improve more domains of AQoL-SF36 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 | 0,000 |
| 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 ».