Pain Treatment in Primary Care Through Eight Constitution Medicine: A Retrospective Real-World Study from South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Musculoskeletal pain is a global public health issue. Eight Constitution Medicine (ECM), a type of East Asian Traditional Medicine, offers personalized, minimally invasive treatment through Eight Constitution Acupuncture (ECA) and Eight Constitution Lifestyle Intervention (ECLI). Despite its clinical use, scientific evidence supporting ECM’s effectiveness remains limited. This study aimed to evaluate the effectiveness in treating musculoskeletal pain in primary care settings. Materials and Methods: This retrospective study analyzed medical records from three ECM clinics (Gangnam-Shingwang, Yeson, and Yebon) between January 2018 and August 2023. A total of 163 patients were included, with 44 providing follow-up data. Pain intensity, quality of life, and functional outcomes were assessed using validated instruments including the PainDETECT questionnaire, Korean Cancer Pain Assessment Tool (KCPAT) somatic pain scores, EuroQol 5-Dimension 5-Level (EQ-5D-5L), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Oswestry Disability Index (ODI), Neck Disability Index (NDI), and Shoulder Pain and Disability Index (SPADI). Pre- and post-treatment scores were statistically analyzed. Results: Significant decreases were observed in KCPAT somatic pain scores (11.77 ± 4.77 to 9.77 ± 5.32) and significant improvements in EQ-5D-5L scores (0.74 ± 0.12 to 0.80 ± 0.07). WOMAC and ODI scores also showed significant improvements. However, the changes in the NDI, SPADI, and PainDETECT scores were not statistically significant. No adverse events were reported. Conclusions: ECM, through ECA and ECLI, may offer effective personalized treatment for musculoskeletal pain, improving both pain intensity and quality of life. Despite its small sample size and retrospective design, this study offers valuable preliminary evidence for ECM. Further large-scale prospective studies are needed to confirm these findings.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».