[Effect of fire needling on mild to moderate knee osteoarthritis and related serum inflammatory cytokines].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the clinical effect of fire needling and filiform needling for mild to moderate knee osteoarthritis (KOA) and observe the influence on related serum inflammatory sytokines. METHODS: point. The observation group was treated with fire needling, while the control group was treated with filiform needling. Both groups were treated once every other day, 3 times a week for 2 weeks. The Western Ontario and McMaster University osteoarthritis index (WOAMC) scores of the two groups were compared before treatment, in 1, 2 weeks of treatment and 2, 6 weeks of follow-up. ELISA method was used to detect the levels of serum interleukin 1α (IL-1α), tumor necrosis factor α (TNF-α) and matrix metalloproteinase 3 (MMP-3) before treatment and in 2 weeks of treatment. The clinical effect of the two groups was evaluated in 1, 2 weeks of treatment and 2, 6 weeks of follow-up. RESULTS: <0.05). CONCLUSION: Fire needling can improve the pain, stiffness and joint dysfunction of patients with mild to moderate KOA, and increase serum MMP-3 and IL-1α levels. Its short and long term clinical effects are better than filiform needling.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».