Effects of joint mobilization combined with acupuncture on pain, physical function, and depression in stroke patients with chronic neuropathic pain: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the effectiveness of joint mobilization (JM) combined with acupuncture (AC) for the treatment of pain, physical function and depression in poststroke patients. METHODS: A total of 69 poststroke patients were randomly assigned to the JM+AC group (n = 23), the JM group (n = 23), and the control group (n = 23). Patients in the JM+AC group and the JM group received JM for 30 minutes, twice a week for 12 weeks, and the JM+AC group received AC for 30 minutes separately once a week. The control group did not receive JM or AC. Pain (visual analog scale, shoulder pain and disability index, Western Ontario and McMaster universities osteoarthritis index), physical function (range of motion, 10-m walking speed test, functional gait assessment, manual function test, activities of daily living scale, instrumental activities of daily living scale), and depression (center for epidemiologic studies depression scale, Beck depression inventory) were assessed for each patient before and after the 12 weeks of intervention. RESULTS: Pain and physical function were improved significantly in the JM+AC group compared with the JM and control groups. Physical function and depression were improved significantly in the JM+AC and JM groups compared with the control group. CONCLUSION: The treatment of JM combined with AC improved pain, depression, and physical function of poststroke patients with chronic neuropathic pain in this study. This valuable finding provides empirical evidence for the designing therapeutic interventions and identifying potential therapeutic targets.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».