The Effect of Intravascular Laser Irradiation of Blood on Serum Biomarkers and Clinical Outcome in Knee Osteoarthritis Patients: A Double-Blind Randomized Control Trial
Notice bibliographique
Résumé
Knee osteoarthritis (OA) is a prevalent degenerative joint disease globally, causing pain, stiffness, and disability. Intravascular laser irradiation of blood (ILIB) has been used for chronic pain and musculoskeletal disease. However, evidence on the clinical benefits and serum biomarkers post-ILIB therapy in knee OA is insufficient. We designed a double-blind randomized controlled trial to evaluate the clinical and biological outcomes of ILIB therapy for knee OA. Seventeen patients with knee OA were randomly assigned to the ILIB and control groups. The outcomes included the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) Scale, visual analog scale, and biomarker analysis of interleukin (IL)-6, IL-13, IL-1β, epidermal growth factor, macrophage inflammatory protein-1β, and eotaxin. The measurements were performed at baseline and three days, one month, and three months post-intervention. The ILIB group showed a significant improvement in the WOMAC-pain score at one month of follow-up than the control group. IL-1β levels reduced significantly on day three, one month, and three months, and IL-13 levels reduced on day three and three months during follow-up in the ILIB group. ILIB therapy reduced knee OA pain for one month and significantly reduced serum IL-1β and IL-13 levels, suggesting potential for pain management.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».