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Enregistrement W4385751220 · doi:10.1097/md.0000000000034457

Impact of Bad Ragaz ring in hot spring water on knee osteoarthritis: A prospective observational study

2023· article· en· W4385751220 sur OpenAlexaboutno aff
Jianqiang Wang, Z. Chen, Yang Yang, Wei Gan, Fachao Wang

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteoarthritisWOMACInternal medicineProspective cohort studyObservational studyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To evaluate the impact of the Bad Ragaz ring method (BRRM) in hot spring water for knee osteoarthritis (KOA), this prospective study enrolled KOA patients treated at the hospital between March 2020 and December 2020. The primary outcome was the Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) osteoarthritis index score. A total of 60 patients were included, with 30 participants in the BRRM group and 30 patients in the non-BRRM group, respectively. The mean age was 56.4 ± 10.2 years (13 females), and the duration of disease was 5.0 ± 2.2 years in the BRRM group. The mean age was 56.0 ± 11.3 years (14 females), and the disease duration was 4.7 ± 2.1 years in the non-BRRM group. There were no differences between the 2 groups in the pain, stiffness, and function scores of the WOMAC (all P > .05) before treatment. The pre post difference in total WOMAC scores (56.57 ± 12.45 vs 36.81 ± 13.51, Cohen d = 1.52, P < .01) between the 2 groups was statistically significant. Compared with the non-BRRM group, the BRRM group showed lower scores for pain (6.5 ± 1.5 vs 8.1 ± 2.9, Cohen d = -0.69, P = .01), stiffness (2.7 ± 1.0 vs 5.0 ± 1.2, Cohen d = -1.93, P < .01), and function (14.8 ± 6.6 vs 26.7 ± 7.5, Cohen d = -1.68, P < .01) after treatment. In conclusion, the BRRM might improve the pain and function of patients with KOA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2023
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Résumé présentoui

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