16. HIỆU QUẢ CẢI THIỆN CHỨC NĂNG KHỚP VAI BẰNG ĐIỆN CHÂM KẾT HỢP SIÊU ÂM TRỊ LIỆU TRÊN BỆNH NHÂN VIÊM QUANH KHỚP VAI ĐƠN THUẦN
Bibliographic record
Abstract
Mục tiêu: Đánh giá hiệu quả cải thiện chức năng khớp vai bằng điện châm kết hợp siêu âm trị liệu trên bệnh nhân viêm quanh khớp vai thể đơn thuần tại Bệnh viện Y học cổ truyền Trung ương. Phương pháp: Can thiệp lâm sàng, so sánh trước - sau điều trị trên 50 bệnh nhân được chẩn đoán xác định viêm quanh khớp vai thể đơn thuần, được điều trị bằng điện châm kết hợp siêu âm trị liệu. Kết quả: Sau 20 ngày điều trị, có sự cải thiện tầm vận động khớp vai theo phân loại của McGill - McRomi, sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p < 0,05). Khả năng vận động khớp vai theo Constant C.R và Murley A.H.G tăng từ 13,81 ± 1,94 điểm lên 23,37 ± 2,29 điểm, khác biệt có ý nghĩa thống kê (p < 0,05). Điểm SPADI khó khăn giảm từ 49,36 ± 8,93 điểm trước điều trị xuống còn 13,71 ± 5,24 điểm sau 20 ngày điều trị, giảm 35,65 ± 6,82 điểm (p < 0,05). Tổng điểm SPADI giảm từ 51,22 ± 8,47 trước điều trị xuống 16,75 ± 6,39 điểm, giảm 34,47 ± 7,29 điểm (p < 0,05). Kết luận: Điện châm kết hợp siêu âm điều trị có hiệu quả tốt trong cải thiện chức năng vận động khớp vai trên bệnh nhân viêm quanh khớp vai thể đơn thuần.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.358 | 0.162 |
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".