The Combination of Proteolytic Enzyme Supplementation, Acupuncture, and Osseous Manipulation for the Treatment of Traumatic Peripheral Nerve Injury: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
This report describes the treatment of peripheral nerve injury in a 43-year-old woman using a combination of proteolytic enzymes, acupuncture, and osseous manipulation as alternatives to conventional care. Her presenting symptoms include complete loss of sensation in the superolateral left thigh and a mass of fibrotic scar tissue in the area of injury. A holistic treatment plan was created to address the underlying mechanisms of the injury. Plant-based proteolytic enzymes, bromelain and papain, were used to address tissue inflammation and reduce scar tissue formation around the nerve, acupuncture was used to regenerate the superficial nerves, and osseous manipulations were provided for structural re-alignment. After 8 weeks of treatment, the patient reported significant reduction in the size of the fibrotic mass and complete resolution of sensory loss. The fibrotic mass of tissue reduced from 6 cm to 1 cm during the treatment course. Proteolytic enzymes have wide-ranging indications; however, they have not been well studied for peripheral nerve injury, which makes this a novel indication for this natural health product. This case report found the use of proteolytic enzymes, and acupuncture, effective in treating peripheral nerve injury and provides grounds for research to treat nerve-related injuries.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».