Integrative Approach to the Management of Diabetic Neuropathy Using Marma Chikitsa and Panchakarma Therapies
Notice bibliographique
Résumé
The National Centre for Disease Control (NCDC) has reported that India has 6.51 crore diabetes cases, with projections reaching 10.9 crore by 2035. Diabetic neuropathy is a prevalent complication of long-standing Type 1 and Type 2 Diabetes mellitus, affecting approximately 10.5% to 44.9% of individuals. With Diabetes emerging as a global epidemic in both developed and developing nations, effective management of its complications is the need of the hour. Diabetic neuropathy manifests as nerve damage, leading to symptoms such as hyperesthesia, paresthesia, pain, and sensory loss. Despite advancements in glycemic control strategies, conventional treatment remains inadequate in addressing neuropathic symptoms comprehensively. To bridge this gap, a holistic approach integrating Marma Chikitsa with Panchakarma therapies was implemented at our center, for the management of Diabetic Neuropathy where-in 5 patients presented with symptoms of diabetic neuropathy. This integrative intervention yielded significant improvements, demonstrating the efficacy of Marma Chikitsa in conjunction with Panchakarma therapies. Notably, patients experienced faster and more effective relief, as validated by the Modified Toronto Clinical Neuropathy Score (TCNS) assessment. These findings highlight the potential of Ayurveda-based therapies in enhancing neuropathic symptom management and underscore the necessity of adopting a holistic framework for diabetic care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».