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Enregistrement W4400306024 · doi:10.47070/ijapr.v12i5.3258

The Efficacy of Wetcupping in Kateegraha (Low Back Pain)

2024· article· en· W4400306024 sur OpenAlexaboutno aff
M Nimya, Ambili Krishna, Manju. P.S

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ayurveda and Pharma Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLow back painTraditional medicineAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,392 · 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'étudeObservationnel
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
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Résumé présentoui

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