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Enregistrement W4389688452 · doi:10.3389/fneur.2023.1301217

Short-term and long-term effectiveness of acupuncture and Tuina on knee osteoarthritis: study protocol for a randomized controlled trial

2023· article· en· W4389688452 sur OpenAlexaboutno aff
Rui-li Zhao, Peihong Ma, Baoyan Liu, Changhe Yu, Haoran Zhang, Qian Lv, Dawei Yang, Yuping Yang, Hongyan Liu, Fu‐Yu Wang, Chunsheng Yin, Shao-guang Su, Hongchi Wang, Xi-you Wang, Shiyan Yan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Fund for Distinguished Young ScholarsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAcupunctureTerm (time)MedicineOsteoarthritisRandomized controlled trialPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationProtocol (science)Alternative medicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The effectiveness of acupuncture and tuina in treating knee osteoarthritis (KOA) is still controversial, which limits their clinical application in practice. This study aims to evaluate the short-term and long-term effectiveness of acupuncture and tuina on KOA. Methods/design: This parallel-group, multicenter randomized clinical trial (RCT) will be conducted at the outpatient clinic of five traditional Chinese medicine hospitals in China. Three hundred and thirty participants with KOA will be randomly assigned to acupuncture, tuina, or home-based exercise group with a ratio of 1:1:1. The primary outcome is the proportion of participants achieving a minimal clinically important improvement defined as a ≥ 12% reduction on the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain dimension on short term (week 8) and long term (week 26) compared with baseline. Secondary outcomes are knee joint conditions (pain, function, and stiffness), self-efficacy of arthritis, quality of life, and psychological conditions, which will be evaluated by the WOMAC score and the Patient Global Assessment (PGA), and in addition, the respondents index of OMERACT-OARSI, Short Form 12 Health Survey (SF-12), arthritis self-efficacy scale, and European five-dimensional health scale (EQ-5D). Adverse events will be collected by self-reported questionnaires predefined. Clinical trial registration: https://www.chictr.org.cn.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,007
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0860,014

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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