Long-term symptom recurrence and functional outcomes with Chinese ointment massage, Tuina, and combined acupuncture for knee osteoarthritis: A 24-month multicenter real-world study in China
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Compare long-term efficacy and recurrence of Chinese ointment(Co) massage, Tuina, and combined acupuncture for knee osteoarthritis (KOA). METHOD: A multicenter, prospective, observational real-world study was conducted in multiple cities in China. 2143 KOA patients (83.76 % female) were prospectively assigned by preference to Co (n = 312), Tuina (n = 403), Co+acupuncture (n = 237), or Tuina+acupuncture (n = 1362) groups. Treatments involved 5-10 sessions. The Visual Analog Scale (VAS) assessed the average degree of knee joint pain, while the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) and Lequesne Index evaluated knee joint dysfunction in terms of functionality and severity. The 2 years recurrence rate of KOA was also calculated. RESULTS: All groups showed significant post-treatment WOMAC, VAS, and Lequesne score reductions. The Co group had the lowest VAS scores at 2-10 months. Recurrence rates (lowest to highest) were Co group, Tuina group, Tuina+acupuncture group, Co+acupuncture group. The overall maximum recurrence rate was 33.97 % at 2 years, stabilizing after 18 months. KL grade II patients had the best long-term outcomes (recurrence 16.16 %-30.85 % over 2-24 months). No serious adverse events occurred. CONCLUSIONS: Traditional Chinese medicine (TCM) conservative treatments (Co therapy, Tuina, and combined acupuncture) demonstrated safety for KOA management. Patients with lower KL grades (0-III) derived greater clinical benefit from longer courses (≥10 sessions), with effects sustained for up to 2 years. Co therapy or acupuncture-integrated regimens provided optimal early improvement (within the first 5 sessions) for pain and mobility. Intensive combination protocols offered no additional cumulative benefit for patients with mild symptoms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».