The effects of acupuncture on withdrawal symptoms in recovering substance abusers
Notice bibliographique
Résumé
Background: According to Stats Canada, 6 million Canadians meet the criteria for a substance use disorder. Withdrawal symptoms include any physical or psychological discomfort experienced upon cessation of substance use, such as hallucinations, seizures, mild headaches, trouble sleeping or increased agitation. There have been various anecdotal and documented benefits of the use of acupuncture to treat withdrawal symptoms, but more research is needed to explore this relationship.\n\nObjective: To determine the effects of acupuncture on withdrawal symptoms in recovering substance abusers. \n\nMethods: We completed a structured literature review to investigate the effects of acupuncture of withdrawal symptoms.\n\nResults: Of all of the studies examined (n=16), seven studies reported that acupuncture significantly improved withdrawal symptoms compared to the control group. Nine studies reported no difference between the treatment and control groups. \n\nDiscussion: Results indicate low levels of association between treatment methods and outcome measures. Several biases and confounders were inherent of the treatment methods and study population. Limitations included only searching two databases and potentially too stringent of inclusion criteria. Future studies should explore ways to increase blinding techniques, as well as select specific drugs and withdrawal symptoms to analyze. \nConclusion: The majority of studies indicated no difference between the experimental and control groups. The significance of these findings suggest that more research is needed, and until more compelling results emerge, acupuncture may not be considered evidence-based.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».