Integrating Acupuncture and Yoga for Pain Management in Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Knee osteoarthritis (OA) is a prevalent and debilitating condition. We explore the potential of a multimodal intervention for managing knee OA, combining naturopathic therapies, acupuncture, yoga, and resistance exercise. Case description: A 68-year-old male presented with a one-year Grade II knee OA history. The patient reported moderate pain and reduced joint mobility, impacting daily activities. Clinical Findings: Initial assessment revealed a Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) score of 31 and a Visual Analog Scale (VAS) pain score of 5. Intervention: We provided a protocol to the patient that combined traditional naturopathic treatments, mud and mustard compresses, with evidence-based therapies, acupuncture, and resistance exercise. These modalities were chosen to address the multifaceted symptoms of knee OA, focusing on symptomatic relief and functional improvement. Results: The patient improved functional ability and decreased pain perception. WOMAC scores decreased by 26%, reflecting a notable reduction in OA severity. VAS pain scores decreased by 40%, indicating a substantial reduction in perceived pain intensity. The patient reported improved performance in daily activities, suggesting enhanced functional capacity. They also experienced weight loss and lower blood pressure, potentially contributing to overall well-being and influencing pain management and functional capabilities. Conclusions: The potential benefits of a multifaceted approach to managing knee OA were effective. The decrease in pain perception, improvements in functional ability, and even secondary outcomes like weight loss and blood pressure suggest the potential value of exploring such integrative strategies for improved patient outcomes and enhanced well-being in individuals with knee OA.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| 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 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 ».