USING OF CUPPING TECHNIQUE AS A THERAPEUTIC MODEL IN TREATMENT OF NON-DISCOGENIC LOW BACK PAIN
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cupping therapy is one of the traditional medical technologies practiced for thousands of years. it might have some additional benefits on early rehabilitation for post-stroke complications. Aim of the work: to examine if the use of cupping technique as a therapeutic model in treatment of discogenic low back pain has a significant impact or not. Methodology: 60 Patients divided into two equal groups were participated in this study: Group 1 treated by conventional post-stroke therapy and Group 2 treated by wet cupping in addition to conventional post-stroke therapy. The national institute of health stroke scale (NIHSS) index was sed as patients assessment tool for neurologic deficit evaluation motor functions is assessed by the Fugl-Meyer assessment (FMA) scale, the healing process depended on the bedside swallowing assessment (BSA). For cognitive function, the mini-mental state examination (MMSE) and Montreal cognitive assessment (MoCA) have been used, and any undesirable effect of wet cupping were noted for safety evaluation. Results: Better results have been documented with wet cupping therapy. Statistically significant improvement in pain reduction for both techniques of cupping (dry & wet) when compared to conventional medical therapy without augmentation with cupping therapy. Conclusion:Significant Effect of Hijama (Wet cupping) in post-stroke rehabilitation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».