MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413476727 · doi:10.1016/j.ctim.2025.103234

Tuina improves patellofemoral osteoarthritis by alleviating the degree of lateral patellar tilt: a correlation analysis based on a randomized controlled trial

2025· article· en· W4413476727 sur OpenAlexaboutno aff
Jing Gu, Yongli Dong, Guo Wei, Yong Zhao, Wei-Kai Qin

Notice bibliographique

RevueComplementary Therapies in Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeijing Municipal Administration of Traditional Chinese MedicineChina Academy of Traditional Chinese MedicineChina Academy of Chinese Medical Sciences
Mots-clésMedicineOsteoarthritisTilt (camera)Patellofemoral jointPatellofemoral pain syndromePhysical therapyDegree (music)CorrelationRandomized controlled trialPhysical medicine and rehabilitationPatellaOrthodonticsSurgeryAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Abnormal patellar alignment is closely linked to patellofemoral osteoarthritis (PFOA), with laterally tilted patellae often worsening pain. This study investigates the relationship between imaging parameter changes and pain levels by analyzing the effects of Tui Na (TN) and intra-articular hyaluronic acid injections (IAHA) intervention. METHODS: This study included 126 PFOA patients from Wangjing Hospital of the China Academy of Traditional Chinese Medicine, between October 8, 2022, and December 31, 2024. Participants were randomly assigned to the TN or IAHA group. The IAHA group received one injection per week for five weeks, while the TN group underwent three Tui Na sessions per week for four weeks. The Visual Analogue Scale (VAS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), and patellar imaging indices (Lateral Patellar Displacement (LPD), Congruence Angle (CA), Lateral Patellofemoral Angle (LPFA), Patellofemoral Index (PFI)) were assessed before and one week after treatment. To investigate the correlation between imaging parameters and VAS scores, Spearman rank correlation analysis was applied to non-normally distributed data, with scatter plots used to elucidate trends in the association between pain and imaging parameters. A multiple linear regression model was constructed to assess the independent effects of imaging parameters on changes in VAS scores. RESULTS: Both TN and IAHA treatments significantly reduced VAS and WOMAC scores (p < 0.05). No significant difference was observed in VAS score improvements between the two groups (p > 0.05). However, the TN group showed a significantly greater improvement in WOMAC scores (p < 0.05). The TN group also exhibited better improvements in LPD and CA compared to the IAHA group (p < 0.05). Spearman's correlation showed no significant link between imaging indices and VAS scores (p > 0.05). Multiple regression analysis revealed that reductions in VAS scores were associated with decreases in LPD (β = 0.274, p = 0.038) and CA (β = 0.309, p = 0.033). CONCLUSION: Tui Na is as effective as IAHA in relieving pain in PFOA patients, potentially alleviating pain through reductions in LPD and CA. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry(ChiCTR), ChiCTR2200059345, Registered on 28/04/2022, https://www.chictr.org.cn/showproj.html?proj=166395.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeEssai randomisé
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

Explorer davantage

Même revueComplementary Therapies in MedicineMême sujetLower Extremity Biomechanics and PathologiesTravaux en français237 207