Acupuncture for Treatment of Arthralgia Secondary to Aromatase Inhibitor Therapy in Women with Early Breast Cancer: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aromatase inhibitors (AIs) are recommended as adjuvant hormone treatment for postmenopausal women with early breast cancer. A substantial proportion of women taking AIs experience joint pain and stiffness. Studies have suggested that acupuncture may be effective in treating joint pain. OBJECTIVE: A pilot study was conducted to evaluate the feasibility, safety and efficacy of using acupuncture to treat AI-induced arthralgia. METHODS: A total of 32 patients were randomised to receive either sham or real electroacupuncture (EA) twice weekly for 6 weeks. Outcomes of joint pain, stiffness and physical function were measured with the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), overall pain severity and interference with the BPI-SF and quality of life (QOL) with the Functional Assessment of Cancer Therapy-General (FACT-G) instrument. Hand strength was assessed by a grip test, and a serum marker of inflammation (C reactive protein (CRP)) was also measured. All assessments were performed at baseline, 6 weeks and 12 weeks, except for blood samples at baseline and 6 weeks only. RESULTS: No serious adverse events were reported during or after acupuncture treatments. There were no significant differences in outcome measures. However, positive trends were observed in stiffness and physical function at week 12 in favour of real EA. CONCLUSIONS: Findings suggest that acupuncture is feasible and safe in patients with breast cancer with joint pain caused by AI. A larger study with adequately powered to confirm these results and detect clinically relevant effects is needed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».