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Enregistrement W4399795877 · doi:10.22246/jikm.2024.45.2.176

A Case Report of Severe Femoral Neuropathy with Motor Weakness and Hypoesthesia Treated by Combined Western-Korean Medicine Treatment

2024· article· en· W4399795877 sur OpenAlexaboutno aff
So-min Jung, Seon-uk Jeon, Moon-young Ki, Ye-chae Hwang, Gyeongmuk Kim, an-Gyul Lee, Sang‐Kwan Moon, Woo‐Sang Jung, Seungwon Kwon

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Internal Korean Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypoesthesiaMedicineFemoral nerveSurgeryWeaknessMuscle atrophyAtrophyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In femoral neuropathy, the femoral nerve is compressed or ischemic. Patients with femoral neuropathy experience muscle atrophy, difficulty flexing the hip joint and extending the knee, decreased sensation of the lower extremities, and loss of patellar tendon reflex. The prognosis of femoral neuropathy is reported to vary, as it takes several days to several months for neurological abnormalities to resolve. We describe a case of a 58-year-old female with a diagnosis of severe femoral neuropathy and complaints of motor weakness and hypoesthesia. The patient underwent combined Western-Korean medicine treatment. The Toronto Clinical Neuropathy Scoring System, Overall Neuropathy Limitations Scale, and Berg Balance Scale were used as evaluation tools during the treatment period. The combined Western-Korean medicine treatment led to a significant improvement in symptoms in this patient with severe femoral neuropathy where the cause was unclear and the prognosis was expected to be poor.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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