Manual Acupuncture at LI11, Local Points and Both for Knee Osteoarthritis: A Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Knee osteoarthritis (KOA) is a common chronic degenerative joint disease, and acupuncture is an alternative therapy for KOA. This study aims to detect the effectiveness of acupuncture at LI11 in improving pain and function for KOA patients. Methods: A total of 108 patients with KOA were randomly allocated to Control Group (local points), Treatment Group A (LI11), and Treatment Group B (local points and LI11) with a treatment phase of 4 weeks and a follow-up phase of 4 weeks. Primary outcome was response rate. Secondary outcomes included Visual Analogue Scale (VAS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and recurrence rate. Study was registered on Chinese Clinical Trial Registry (Registered number: ChiCTR2000034926). Results: The response rate in Treatment Group A, Treatment Group B, and Control Group was 71.43%, 85.29%, and 51.53%, respectively, at Week 4, and Treatment Group B was significantly higher than Control Group (difference[98.3% CI]: 33.86[0.135,0.543], P = 0.003). Although no significant difference was found, Treatment Group A had a better response rate compared with Control Group (difference[98.3% CI]: 20.00 [-0.072, 0.472], P = 0.086). For VAS and WOMAC, there were significant differences within 3 groups at Week 4 compared with the baseline. There was a significant improvement in VAS scores and WOMAC function and pain subscales at Week 4 in Treatment Group B compared with Control Group and Treatment Group A. Conclusion: LI11 is an effective point for patients with KOA, and it could be a selection for young acupuncturists and acupuncturists who work in rural areas; however, large-sample studies are necessary to further verify results in the future.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».