Effect of Electro-acupuncture (EA) and Manual Acupuncture (MA) on Markers of Inflammation in knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> Background Inflammation plays a significant role in the pathogenesis of knee osteoarthritis (KOA). Although both Electro-acupuncture (EA) and Manual Acupuncture (MA) are known to influence systemic inflammation, little is known about the potential changes in inflammation as a working mechanism of EA and MA in KOA.Methods Data from the Acupuncture for Knee Osteoarthritis Trial (ATKOA) were used. Serum concentrations of inflammatory factors (tumor necrosis factor-α (TNF-α), interleukin-1β (IL-1β), IL-6, IL-8, IL-18, IL-4, IL-10,IL-13,IL-15, IL-17, monocyte chemotactic protein-1 (MCP-1), CCchemokine ligand 5 (CCL5), and cartilage degradation biomarkers (matrix metalloproteinase-1 MMP-1, MMP-3, MMP-13 and cartilage oligomeric matrix protein COMP) were measured at baseline and after 8 weeks of treatment. Clinical outcomes were valid and reliable self-reported pain and function measures for osteoarthritis using the Western Ontario and McMasters osteoarthritis index questionnaire (WOMAC) and Visual Analogue Scale (VAS) at baseline and post-treatment.Results Both 8-weeks EA and MA significantly reduced pro-inflammatory cytokines (TNFα, IL-1β) and cartilage degradation biomarkers (MMP-3, MMP-13), significantly increased the anti-inflammatory cytokine IL-13 compared with pre-treatment (p<0.05). Further, the reduction of TNF-α were more significant in EA when compared to MA (p=0.046). While, there was no significant difference between groups in cytokines IL-1β (p=0.102), MMP-3(p=0.113), MMP-13(p=0.623) or IL-13(p=0.935). Moreover, in both EA and MA the effect of acupuncture on the VAS and WOMAC function scale after 8 weeks is clinically important, although no significant differences were found between groups.Conclusions 8 weeks of both EA and MA seem to provide improvement in pain relief and function among individuals with mild to moderate knee OA. This benefit is partly mediated by changes of major inflammatory factors TNF-α, IL-1β and IL-13.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».