Effect of Ginger-Naproxen on Knee Osteoarthritis: A Clinical Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate clinical efficacy and safety of ginger with naproxen, in treating knee osteoarthritis.Study design and setting: Randomized clinical trial conducted in medicine department OPD of National Medical Center,Karachi from 21st September 2018 till 31st March 2019.Methodology: This study was conducted on 60 patients of knee osteoarthritis. After written informed consent, the patientswere randomized to two groups. Group A received tablet naproxen 500mg and capsule ginger 550mg, twice daily and groupB was given tablet naproxen 500mg twice daily. Total 53 patients finished the study (group A: n=27 and group B: n=26).Baseline pain (Visual Analogue Scale) and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis index (WOMAC)scores were noted at the beginning of study and reassessed after 6 weeks of the intervention. Safety profile of the drugswas assessed by observing adverse effects. Independent t-test was applied to check difference between the two groups.Statistical analysis was performed using SPSS version 23.0. P-value < 0.05 was considered as statistically significant.Results: Before the intervention no significant difference was observed in two groups. However significant difference wasobserved between the groups in pain (p=0.019) and WOMAC (p=0.020) scores after 6 weeks of intervention. Moreoverthere was no significant difference (p=0.914) in occurrence of adverse effects between the two groups at the end of 6 weeksof study.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».