Impact of needle warming moxibustion combined with trigger point massage on shoulder function and stress responses in elderly patients with frozen shoulder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the therapeutic effects of needle warming moxibustion (NWM) combined with trigger point massage on shoulder function and stress responses in elderly patients with frozen shoulder (FS), providing clinical guidance. METHODS: A retrospective analysis was conducted on 116 patients with FS treated at the Guangdong Work Injury Rehabilitation Hospital from October 2022 to October 2023. The study included 61 patients who received NWM combined with trigger point massage (research group) and 55 patients who received conventional treatment (control group). Shoulder function and pain were assessed using the Constant-Murley Score (CMS) and the Short-Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ). Additionally, the time to resume normal daily activities, time to achieve no self-perceived pain, and adverse reactions were documented. Post-treatment stress response indicators and inflammatory factors; adrenaline (ADR), cortisol (Cor), adrenocorticotropic hormone (ACTH), C-reactive protein (CRP), nitric oxide (NO), and prostaglandin E2 (PGE2), were measured. A 3-month follow-up was conducted to record prognostic recurrence. RESULTS: After treatment, the research group showed significantly better shoulder function, reduced pain, and shorter times to resume daily activities and to achieve no self-perceived pain compared to the control group (all P<0.05). Post-treatment levels of ADR, Cor, ACTH, CRP, NO, and PGE2 were also lower in the research group (all P<0.05). The incidence of adverse reactions did not significantly differ between groups (P>0.05); however, the recurrence rate was lower in the research group compared with the control group (P<0.05). CONCLUSIONS: NWM combined with trigger point massage effectively improves shoulder function and reduces inflammation and stress responses in elderly patients with FS, supporting its clinical application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».