ROLE OF DIACERIN IN DIFFERENT GRADES OF OSTEOARTHRITIS
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a joint disease that causes pain and degeneration in the affected area. There are no standard guidelines for agents that can slow down or modify the disease's progress. Diacerin is one such agent used to improve symptoms of OA. The objective was to analyze its efficacy in different grades of OA. A quasi-experimental study was conducted at Ghurki Trust Teaching Hospital in Lahore over six months from Jan 2023 to July 2023. After obtaining informed consent and meeting inclusion and exclusion criteria, we included 78 patients with grade II and III OA (39 each). All patients were given Diacerin (100mg twice daily). The baseline Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) and pain on the Visual Analogue Scale (VAS) were used to measure the treatment's efficacy in improving symptoms after six months. The data was analyzed using SPSS 23.0. The mean age of the participants was 53.98+6.17 years. The mean WOMAC score was 49.62+7.81 before treatment, which decreased significantly to 38.34+8.79 after six months of treatment (p-value <0.05). The mean VAS score before and after treatment was 7.41+0.98 and 4.82+1.07, respectively. These findings suggest that Diacerein significantly reduces pain and improves functional ability in patients with OA of the knee joint. This treatment was safe and well-tolerated. Its use is recommended in early grades of OA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».