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Enregistrement W3163503026 · doi:10.13703/j.0255-2930.20200708-k0003

[Effect of fire needling on mild to moderate knee osteoarthritis and related serum inflammatory cytokines].

2021· article· en· W3163503026 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry needlingOsteoarthritisMedicineProinflammatory cytokineInternal medicineInflammationAcupuncturePathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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