The Comparison of Anti-inflammatory and Analgesic Effect of Diclofenac Alone with Combined Treatment with Diclofenac and Serratiopeptidase in Patients having Osteoarthritis of Knee Joint
Notice bibliographique
Résumé
Oral proteolytic enzymes like serratiopeptidase are very commonly used by clinicians either alone or in combination with non-steroidal anti-inflammatory drugs for analgesia and anti-inflammatory purpose. As the activity of these drugs is not proved in trials, and they are not listed in any country's official pharmacopoeia, it was planned to study their effect in osteoarthritis patients. Two groups (n= 30 each) of diagnosed knee osteoarthritis patients, were treated with diclofenac 50 mg twice a day (BID) and serratiopeptidase 10mg three times a day (TID) + Diclofenac 50 mg BID for two weeks. The pain and difficulty in daily activities were assessed by Visual Analogue Scale (VAS) and Western Ontario and Mc Masters Universities Osteoarthritis (WOMAC OA) index scale before and after the treatment. Highly significant improvement in both scales was seen in both groups. There was no statistically significant difference in the improvements found in both groups. Addition of serratiopeptidase has not potentiated analgesic and anti-inflammatory effects of diclofenac. Thus, the analgesic and anti-inflammatory efficacy of serratiopeptidase are not proved.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».