Musculoskeletal Ultrasound Assessment of the Clinical Efficacy of the Combination of Acupressure and “Three Methods of Neck Movement (TCM)” Therapy in the Treatment of Cervical Spondylosis: A Study Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neck-type cervical spondylopathy (NTCS), a common degenerative disorder affecting the spine, poses challenges for patients and society. Research has demonstrated the effectiveness of traditional tuina techniques in treating NTCS, although some limitations still exist. Our study aimed to evaluate the effectiveness of combining regular massage techniques with three methods of neck movement (TCM) therapy for managing NTCS, utilizing musculoskeletal ultrasound measurements. Patients and Methods: In this study, 70 eligible patients with non-traumatic cervical spondylosis will be randomly assigned in a 1:1 ratio to either the experimental group, which will receive Tuina combined with a three-method neck movement treatment, or the control group, which will receive standard Tui Na manipulation. All participants will receive treatment for four weeks. Assessments will be conducted using musculoskeletal ultrasound, the McGill Pain Scale, and the Neck Disability Index (NDI) at three-time points: before treatment, at the end of treatment, and after 12 and 16 weeks of treatment. Conclusion: This paper investigates the utility of musculoskeletal ultrasound as a tool for evaluating the therapeutic efficacy of an integrated Traditional Chinese Medicine (TCM) strategy in alleviating pain and enhancing functional outcomes for patients with NTCS. The objective is to present a clinically viable and long-term treatment option. Trial Registration: Chinese Clinical Trial Registry, ChiCTR2300072648. Registered on June 20, 2023.
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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 | 0,024 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,005 |
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 ».