Magnet Therapy versus Electroacupuncture for Knee Osteoarthritis: A Double-Blind Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Knee osteoarthritis (KOA) is a prevalent degenerative joint disorder often managed with pharmacological therapies, which may cause adverse effects. This study aimed to evaluate and compare the effects of magnet therapy (MT) and electroacupuncture (EA) in the treatment of KOA. Methods: A randomized, double-blind trial involved 93 KOA patients divided into three groups: MT, EA, and routine treatment (RT). Eligible participants had confirmed KOA, pain lasting over three months, and walking ability. Outcomes, assessed by a specialist, included pain intensity, 6-minute walk test (6MWT), and knee function, stiffness, and pain via the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) at baseline, after 10 treatment sessions, and one-month post-treatment. The trial was registered with the Iranian Registry of Clinical Trials (IRCT20100129003220N11). Results: Participants had a mean age of 67.44±5.18 years. Significant differences were observed across groups in pain, 6-minute walk test, WOMAC scores, stiffness, and physical function (P<0.001). All variables showed significant changes over the three time points (P<0.05), with distinct trends in mean changes among groups (P<0.001). Conclusion: MT outperformed EA and RT in reducing pain, stiffness, and WOMAC scores while improving physical function and 6MWT outcomes in KOA patients.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».