Arthroscopic Debridement Combined with Rehabilitation Training in the Treatment of Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».