Acupuncture Treatment for Chemotherapy-Induced Peripheral Neuropathy – a Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Chemotherapy induced peripheral neuropathy (CIPN) occurs in 10 to 20% of cancer patients treated with neurotoxic chemotherapy. A mixture of sensory, sensorimotor and autonomic nervous system dysfunction can occur, resulting in deterioration in function and worsened quality of life. A major feature is discomfort and pain. Early termination of treatment and dose reduction of chemotherapy may be necessary. The clinical course is variable and depends on the chemotherapy agents and their cumulative dose. Although symptoms can resolve completely, in most patients CIPN is either only partially reversible or completely irreversible. Current management for CIPN is symptomatic using membrane stabilising medications and antidepressants. The use of nerve growth factors is still experimental. Dysaesthesia and pain involving the feet and hands are described in both traditional Chinese medicine (TCM) and Western biomedicine. In TCM, the pathogenesis is related to the inability to direct Qi and Blood to the extremities, and is associated with Qi, Blood, Yang and Kidney deficiencies. Acupuncture is moderately effective in treating diabetic neuropathy. However, to date, there is no report of the usefulness of acupuncture for CIPN. We report the result of a pilot prospective case series of five patients treated with an acupuncture protocol that aims to correct Qi, Blood and Yang deficiencies and directs Qi and Blood to the extremities, with the goal of improving the symptoms of CIPN. The responses were encouraging, and cannot be easily explained by the known neurophysiological mechanisms of acupuncture.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».