A Retrospective Chart Review of 122 Inpatients with Knee Osteoarthritis Treated with Korean Medicine: An Analysis of the Effects of Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Korean medicine treatment was assessed in patients with knee osteoarthritis (OA) according to subgroups of: sex, age, cause of knee OA, body mass index, hospitalization period, history, OA compartment, phenotype, and comorbidity. Methods: A retrospective review was performed of 122 inpatients who were admitted to the Hospital of Korean Medicine for Korean medicine treatment of knee pain, and were diagnosed with knee OA based on magnetic resonance imaging findings. Analysis of patient subgroups (sex, age, cause of knee OA, body mass index, hospitalization period, history, OA compartment, phenotype, and comorbidity) was carried out and treatments including acupuncture, cupping, pharmacopuncture, herbal medicine, chuna therapy, medicinal steaming therapy, manual therapy, and extracorporeal shock wave therapy were listed. The numeric rating scale (NRS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and 5-level EuroQol- 5 Dimension (EQ-5D-5L) scores were measured before and after treatment to assess the effects of treatment on pain and quality of life. Results: Seventeen males and 105 females were included in this study. Most patients were in their 60s. In the total study population, NRS, WOMAC, and EQ-5D-5L scores were improved statistically significant when comparing before and after treatment. The NRS and WOMAC scores improved statistically significant in the medial, patellofemoral, medial + patellofemoral, medial + lateral + patellofemoral compartment. Conclusion: Korean medicine treatment significantly reduced pain, stiffness, and physical dysfunction, and improved the quality of life of patients with knee OA, suggesting that it may be an effective alternative to the current conservative treatments.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».