Is acupuncture effective for the treatment of chronic pain? A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pain is the major complaint of the estimated one million U.S. consumers who use acupuncture each year. Although acupuncture is widely available in chronic pain clinics, the effectiveness of acupuncture for chronic pain remains in question. Our aim was to assess the effectiveness of acupuncture as a treatment for chronic pain within the context of the methodological quality of the studies. MEDLINE (1966-99), two complementary medicine databases, 69 conference proceedings, and the bibliographies of other articles and reviews were searched. Trials were included if they were randomized, had populations with pain longer than three months, used needles rather than surface electrodes, and were in English. Data were extracted by two independent reviewers using a validated instrument. Inter-rater disagreements were resolved by discussion. Fifty one studies met inclusion criteria. Clinical heterogeneity precluded statistical pooling. Results were positive in 21 studies, negative in 3 and neutral in 27. Three fourths of the studies received a low-quality score and low-quality trials were significantly associated with positive results (P=0.05). High-quality studies clustered in designs using sham acupuncture as the control group, where the risk of false negative (type II) errors is high due to large sample size requirements. Six or more acupuncture treatments were significantly associated with positive outcomes (P=0.03) even after adjusting for study quality. We conclude there is limited evidence that acupuncture is more effective than no treatment for chronic pain; and inconclusive evidence that acupuncture is more effective than placebo, sham acupuncture or standard care. However, we have found an important relationship between the methodology of the studies and their results that should guide future research.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle