Efficacy and safety comparison of infrared laser moxibustion and traditional moxibustion in knee osteoarthritis: Study protocol for a Zelen- design randomized controlled non-inferiority clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Knee osteoarthritis (KOA), which is the most common chronic degenerative joint disease, places substantial burden on public health resources in China. The purpose of this study is to preliminary evaluate whether infrared laser moxibustion (ILM) is non-inferior to traditional moxibustion (TM) in the treatment of KOA. Methods In the designed Zelen-design randomized controlled non-inferiority clinical trial, a total of 74 patients with KOA will be randomly allocated to one of two interventions: ILM treatment or TM treatment. All participants will receive a 6-week treatment and be followed-up for 4 weeks. The primary outcome will be the mean change in pain on the numeric rating scale (NRS). The secondary outcomes will be the pain on the NRS from weeks 1 to 5 after the start of treatment and the changes from baseline to endpoints (weeks 6 and 10) in the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), SF-36, knee circumference, and 6-min walking test. In addition, safety assessment will be performed throughout the trial. Discussion The results of our study will help determine whether a 6-week treatment with ILM is non-inferior to TM in patients with KOA, therefore providing evidence for verifying if ILM can become a safer alternative for TM in clinical applications in the future. Trial registration: Clinical Trial Registration Platform (ChiCTR2200065264); Pre-results. Registered on 1 November 2022.
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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 | 0,028 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,007 |
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 ».