Analysis of MDA, SOD, TAOC, MNCV, SNCV, and TSS scores in patients with diabetes peripheral neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To explore the impact of score in patients with diabetes peripheral neuropathy (DPN) treated with traditional Chinese medicine package (TCMP) plus red light therapy and lipoic acid on malondialdehyde (MDA), erythrocyte superoxide dismutase (SOD), total antioxidant capacity (TAOC), motor nerve conduction velocity (MNCV), sensory nerve conduction velocity (SNCV), and Toronto Clinical Scoring System (TSS). A total of 108 patients with DPN hospitalized in the hospital were chosen and divided into groups with the random number table. In the control group (CG) 54 patients were treated with conventional lipoic acid, and 54 patients in the experimental group (EG) accepted TCMP plus red light on the basis of the CG. The MDA, SOD, TAOC, MNCV, SNCV, and TSS scores before treatment and after treatment were compared between the two groups. Before treatment, there was no statistically significant difference in the levels of oxidation indicators, nerve conduction velocity, and symptom scores between the two groups ( P > 0.05). After treatment, the MDA in the EG was lower than that in the CG, with a statistical significance difference ( P < 0.05). The SOD and TAOC in the EG were higher than those in the CG, and the difference was statistically significant ( P < 0.05). The MNCV and SNCV of median nerve, common peroneal nerve, and tibial nerve in the EG were significantly higher than those in the CG ( P < 0.05). The TSS score of the EG was lower than that of the CG, and the difference was statistically significant ( P < 0.05). The treatment of patients with DPN with lipoic acid plus TCMP and red light therapy can improve the symptoms and signs of disease, promote the recovery of motor and sensory conduction velocity, and optimize the body oxidation indicators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».