Integrative Approach to the Management of Diabetic Neuropathy Using Marma Chikitsa and Panchakarma Therapies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle