The Efficacy of Wetcupping in Kateegraha (Low Back Pain)
Notice bibliographique
Résumé
Among musculoskeletal disorders, low back pain (LBP) has the highest prevalence worldwide and is the primary cause of disability. This is the condition that has the highest potential for rehabilitation benefits Chronic LBP is a major cause of work loss and participation restriction and reduced quality of life around the world. In Ayurveda low back pain is correlated with Kateegraha. Shringa avcharana is one of the methods of Raktamokshana and this can be correlated with Chinese cupping method. The suction through specific cupped instrument was used since prehistoric time for the treatment of disease Objective: This case series aims to show how wet cupping affects lower back pain (Kateegraha). Intervention: five patients who complained of low back pain were included to receive four sittings of wet cupping. Cups were applied on the lumbosacral region once every 7 days for 21 days. The visual analogue scale (VAS) and The Quebec Back Pain Disability Scale was used to evaluate the pain on 7 days, 14 days, and 21 days. Conclusion: It's been demonstrated that wet cupping works well for relieving Kateegraha (low back pain). So, we can conclude that for individuals with low back pain, wet cupping is a successful, safe, practical, and reasonably priced treatment plan.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».