Evaluating Effectiveness of Fu’s Subcutaneous Needling for the Pain Nature and Quality of Life in Patients with Knee Osteoarthritis: A Study Protocol of Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis (OA) is a common clinical disease. Knee pain is the major symptom of knee OA and the primary reason why patients seek treatment. Fu's subcutaneous needling (FSN) has been used to treat knee OA for more than 20 years. However, the establishment of treatment methods and rigorous evaluation of FSN's efficacy are still lacking. A randomized single-blind clinical trial will be conducted to evaluate whether FSN treatment can immediately alleviate pain due to knee OA surrounding the patella and the curative effective of 1-week and 2-week treatments. In addition, the feasibility and initial effect of FSN treatment for patients with knee OA will be discussed. MATERIALS AND METHODS: Patients with confirmed knee OA, as diagnosed by doctors using X-ray films or from clinical symptoms, who are over 50 years old will be participants recruited. They will be randomly assigned either FSN treatment or transcutaneous electrical nerve stimulation treatment. In addition, their pressure pain threshold, muscle tone of lower leg muscle, and physical ability will be measured. Participants will be asked to complete the questionnaires of Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index and Lequesne' index as the measurements for quality of life. RESULTS: The findings of this study will reveal whether FSN or transcutaneous electrical nerve stimulation is clinically efficacious for treating pain due to knee OA, with respect to muscle stiffness, gait, dynamic balance, the pressure pain threshold, and quality of life before and after treatment. STUDY REGISTRATION: This study is approved by the Research Ethics Committee of China Medical University & Hospital, Taichung, Taiwan (CMUH107-REC3-027) and registered at the ClinicalTrials.gov Protocol Registration and Results System (registration number NCT04356651).
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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 | 0,096 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».