Case Report: Lower Extremity Paresthesia and Pain with Diabetic Polyneuropathy Combated with Complex Korean Medical Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetic polyneuropathy is the most common complication in diabetics, occurring in 50% of all cases. About 10-20% of all diabetics are accompanied by neurological pain, showing a tendency to increase with age. Clinical aspects are very diverse, from mild abnormalities on nerve conduction tests to severe abnormalities in all sensory, motor, and autonomic nerves; however, sensory symptoms usually precede motor symptoms. Patients typically express sensory symptoms, such as positive and negative symptoms, which decrease the quality of life and have marked clinical implications, such as increased morbidity and mortality. Although Western medical drugs, such as tricyclic antidepressants, anticonvulsants, and narcotic analgesics, are used for diabetic polyneuropathy, a standard treatment has not been established.Case report: A 65-year-old male with paresthesia and pain due to diabetic polyneuropathy was treated with Uchashinki-hwan, acupuncture, electroacupuncture, moxibustion, and Jungsongouhyul pharmacopuncture for 10 days. We used the Toronto Clinical Neuropathy Scoring System, EuroQol-5 Dimension, and Visual Analog Scale to evaluate symptoms. Subsequently, the Neuropathy Scoring System, EuroQol-5 Dimension, and subjective discomfort improved.Conclusion: The present case report suggests that combined Korean medicine treatment might be an effective treatment for paresthesia and pain with diabetic polyneuropathy. Several follow-up studies should be conducted to clarify the effectiveness of the 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».