Effectiveness of an Ayurveda treatment approach in knee osteoarthritis – a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective Ayurveda is commonly used in South Asia to treat knee osteoarthritis (OA). We aimed to evaluate the effectiveness of Ayurvedic treatment compared to conventional conservative care in patients with knee OA. Method According to American College of Rheumatology (ACR) criteria knee OA patients were included in a multicenter randomized, controlled, open-label trial and treated in 2 hospital clinics and 2 private outpatient clinics in Germany. Participants received either a multi-modal Ayurvedic treatment or multi-modal conventional care with 15 treatments over 12 weeks respectively. Primary outcome was the change on the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis (WOMAC) Index after 12 weeks. Secondary outcomes included WOMAC subscales; the pain disability index and a pain experience scale, numeric rating scales for pain and sleep quality, quality-of-life and mood, rescue medication use, and safety issues. Results One hundred fifty-one participants (Ayurveda n = 77, conventional care n = 74) were included. Changes of the WOMAC Index from baseline to 12 weeks were more pronounced in the Ayurveda group (mean difference 61.0 [95%CI: 52.4;69.6]) than in the conventional group (32.0 [95%CI: 21.4;42.6]) resulting in a significant between-group difference (p < 0.001) and a clinically relevant effect size (Cohen's d 0.68 [95% CI:0.35;1.01]). Similar trends were observed for all secondary outcomes at week 12. Effects were sustained at follow-ups after 6 and 12 months. Conclusion Results suggest that Ayurvedic treatment is beneficial in reducing knee OA symptoms. Further studies should be conducted to confirm the magnitude of the effect and to clarify the role of different treatment components and non-specific effects. Registration at clinicaltrials.gov (NCT01225133; initial release 10/06/2010).
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».