The Effectiveness of Transcutaneous Electrical Nerve Stimulation in Knee Osteoarthritis with Neuropathic Pain Component: A Randomized Controlled Study
Bibliographic record
Abstract
ÖzAmaç: Çalışmamızın amacı nöropatik ağrı komponenti olan diz osteoartritinde transkütanöz elektriksel sinir stimülasyonunun (TENS) etkinliğini araştırmaktır.Gereç ve Yöntem: Hastalar ağrı şiddeti açısından görsel analog skala (VAS), fiziksel fonksiyon için Western Ontario ve McMaster osteoartriti indeks (WOMAC), osteoartrit şiddeti açısından Kellgren-Lawrence derecelendirme, nöropatik ağrı varlığı açısından painDETECT ağrı anketi ile değerlendirildi.Hastalar painDETECT puanlarına göre 2 gruba ayrıldı.Grup 1 nöropatik ağrısı pozitif ve muhtemel olan 20 (%39,2) hastadan, grup 2 nöropatik ağrısı olmayan 31 (%60,8) hastadan oluşmaktadır.Bütün hastalar hot pack ve TENS tedavisi aldı, ev egzersiz programı verildi.Fiziksel tedavi ajanları haftada 5 gün olmak üzere 3 hafta verildi.Değerlendirmeler bütün hastalarda tedavi öncesi ve sonrası yapıldı.Bulgular: Demografik özellikler ve radyografik değerlendirme açısından gruplar arasında istatiksel olarak fark yoktu.VAS, WOMAC ağrı ve fiziksel fonksiyon skorları nöropatik ağrı komponenti olan diz hastalarında tedaviden sonra anlamlı derecede azaldı fakat her iki grup arasında anlamlı farklılık yoktu.Sonuç: TENS nöropatik ağrı komponenti olan diz osteoartriti hastalarında ağrıyı azaltmada ve fiziksel fonksiyonu geliştirmede etkilidir.TENS tedavisinin avantajı ilaç tedavisi ile birlikte kullanılabilmesi böylelikle ilaç dozunun ve ilaç yan etkilerinin azaltılmasını sağlamasıdır.Anahtar kelimeler: Nöropatik ağrı
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".