Clinical Effectiveness of CAM methods for pain reduction in acute non-specific lower back pain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Acute Nonspecific Lower Back Pain (ANLBP) significantly impacts quality of life and often leads to the use of various treatments, including Complementary and Alternative Medicine (CAM). This retrospective study examines the effectiveness of three CAM treatments: acupuncture, cupping, and sotai therapy—in managing ANLBP. Methods: The study analyzed medical records from the Doctorkits - Integrative Holistic Health Clinic in Toronto, Canada, spanning August 2018 to February 2020. Patients were retrospectively grouped into four categories: acupuncture, cupping, sotai therapy, and a control group receiving no treatment. Pain intensity was assessed using the Faces Pain Scale (FPS), with measurements recorded before the intervention and 24 hours post-intervention. Results: The study found significant reductions in Faces Pain Scale (FPS) scores across all CAM treatment groups 24 hours post-intervention compared to the control group. Specifically, the acupuncture group showed a reduction of 3.05 points, the cupping group by 3.25 points, and the sotai group by 2.95 points in FPS scores, with p-values of 9.94E-05, 3.46E-05, and 7.04E-06, respectively. These results were statistically significant, confirming the effectiveness of each CAM treatment in reducing pain intensity. Conclusion: This study provides empirical evidence supporting the clinical effectiveness of acupuncture, cupping, and sotai therapy in reducing pain levels among patients with ANLBP. These findings suggest that CAM therapies can be effective immediate options for pain alleviation in ANLBP management, warranting further investigation into their long-term effects and potential integration into standard care practices.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».