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Enregistrement W4406328000 · doi:10.33545/26649926.2025.v7.i1a.264

Pulses of progress: Russian current therapy in managing knee osteoarthritis

2025· article· en· W4406328000 sur OpenAlexaboutno aff
Sunayana Ghosh Dostider

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePerfectionism, Procrastination, Anxiety Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoarthritisCurrent (fluid)MedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedical physicsEngineeringAlternative medicineElectrical engineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Knee osteoarthritis (OA) is a degenerative joint condition that is largely caused by wear and tear and the progressive loss of articular cartilage. Clinical signs include knee discomfort that worsens with movement, stiffness, oedema, and crepitus. Russian current is a modulated medium-frequency sinusoidal alternating current that is used to alleviate pain and increase muscular strength. Case Presentation: The patient was a 55-year-old female who had been diagnosed with bilateral grade III OA after experiencing discomfort during exercise and swelling on the medial side of both knees for 8 months. The outcome measurements were the Numeric Pain Rating Scale (NPRS) for pain and the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) for function. The patient got Russian current six times per week for four weeks, combined with conservative knee exercises. Result: The patient's NPRS improved from 8 to 3 points and 7 to 3 points on the right and left knees, respectively. After completing the physiotherapy program, the right knee's WOMAC score decreased by 61 points, while the left knee's score decreased by 45 points. Conclusion: The patient's pain and function improved significantly. So, Russian current combined with conservative knee exercises may be a viable therapeutic option for osteoarthritis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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