A Case Study of Combined Korean Medicine in Treating a Patient with Vascular Dementia after Traumatic Intracerebral Hemorrhage Accompanying Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study investigated Korean medicine in treating a case of cognition impairment after stroke with diabetes.Methods: A patient was treated with acupuncture, electroacupuncture, moxibustion, and herbal medicine (Yukmijihwang-tang (Liuweidihuang-wan)) for 69 days. Rehabilitation and speech therapy were also provided.Results: The degree of improvement in symptoms was evaluated using the Korea mini-mental state examination (K-MMSE), the Korean version of the modified Barthel index (K-MBI), the functional independence measure (FIM), the manual muscle test (MMT), HbA1c, average fasting blood sugar, glycated hemoglobin level (HbA1c), and changes in insulin usage. After 66 days of treatment, the MMSE-K increased from 8 to 18, the K-MBI score increased from 13 to 69, and the FIM score increased from 30 to 62. The MMT score increased from left upper extremity Gr.2+P and left lower extremity Gr.2P to left upper extremity Gr.3+F and left lower extremity Gr.3+F. HbA1c changed from 7.1% to 6.5%.Conclusion: This case report suggests that Korean medicine therapy can be effective in improving cognition following traumatic intracerebral hemorrhage and diabetes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».