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Enregistrement W3209102607 · doi:10.18001/trs.7.5.1.114

Arthroscopic Debridement Combined with Rehabilitation Training in the Treatment of Knee Osteoarthritis

2021· article· en· W3209102607 sur OpenAlexaboutno aff
Wei Sun, Wenjie Yu, Yanhua Wang, HU Guang-liang

Notice bibliographique

RevueTobacco Regulatory Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisRehabilitationDebridement (dental)Significant differenceArthroscopySurgeryClinical efficacyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The clinical effect of arthroscopic debridement combined with rehabilitation training in the treatment of knee arthritis was studied and analyzed. Methods: A total of 90 patients with knee osteoarthritis treated in our hospital from August 2017 to August 2018 were selected as the research objects. All patients were divided into the observation group and the control group by using the random number method. The control group was treated by arthroscopic cleaning operation, and the observation group was treated by combined rehabilitation training on the basis of the treatment in the control group. The total effective rate and simple McGill pain of the two groups were compared Score and lyshoim score. Result: The total effective rate of the observation group was significantly higher than that of the control group (P < 0.05), the difference was statistically significant; after treatment, the simple McGill pain score of the observation group was significantly lower than that of the control group (P < 0.05), the difference was statistically significant, the lyshoim score of the observation group was significantly better than that of the control group (P < 0.05), the difference was statistically significant. Conclusion: In the treatment of knee osteoarthritis, arthroscopic debridement combined with rehabilitation training has a significant effect, which can significantly reduce the pain and improve the prognosis of patients. It is worth popularizing in clinical treatment.

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)0,000
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 enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2021
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