Evaluating the Efficacy of Marma Therapy for Pain in Lumbar Disc Herniation With Radiculopathy: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Marma therapy, a traditional Ayurvedic practice, involves the precise stimulation of marmas (vital points that regulate prana [vital energy]) and alleviates musculoskeletal pain and dysfunction. While historical texts describe marma's role in pain relief, no randomized controlled trials have evaluated its efficacy and safety in lumbar disc herniation (LDH)-related radiculopathy. Objective: This study aims to explore the efficacy and safety of marma therapy in a commonly occurring painful condition, namely, radiculopathy due to LDH. Methods: Selected patients with LDH and radiculopathy are randomized into 2 groups using a computer-generated random number sequence. The participants in group 1 (the trial arm) are treated with marma therapy for 4 weeks, and those in group 2 (the control arm) receive physiotherapy for 4 weeks. All the participants in both groups are given an oral medicine, trayodashanga guggulu, an Ayurvedic formulation, for 12 weeks. Results: As of November 2025, a total of 90 patients have been enrolled in both groups. Data analysis is ongoing. The study will be reported following standard guidelines for reporting randomized controlled trials. Clinical trial results will be disseminated through conferences and publication in a peer-reviewed scientific journal. Conclusions: Marma therapy, if proven effective and safe in pain management, can improve the quality of life of patients with LDH. This protocol can be useful in designing large-scale studies to establish this noninvasive and safe treatment as an alternative modality for the management of neurological pain, such as radiculopathy.
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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 | 0,048 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,010 |
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 ».