Acupuncture for functional recovery after stroke: a systematic review of sham-controlled randomized clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acupuncture is frequently advocated as an adjunct treatment during stroke rehabilitation. The aim of this review was to assess its effectiveness in this setting. METHODS: We searched 25 databases and 12 major Korean traditional medicine journals from their inception to October 2009. We included randomized controlled trials, with no language restrictions, that compared the effects of acupuncture (with or without electrical stimulation) with sham acupuncture. We assessed the methodologic quality of the trials using the Cochrane risk-of-bias criteria and the PEDro (Physiotherapy Evidence Database) scale. RESULTS: Ten of 664 potentially relevant studies met our inclusion criteria. For acute and subacute stages after stroke, we included seven trials. A meta-analysis of the five studies that assessed functionality did not show a significant difference in favour of acupuncture, with high heterogeneity. A post-hoc sensitivity analysis of three trials with low risk of bias did not show beneficial effects of acupuncture on activities of daily living at the end of the intervention period (n = 244; standard mean difference 0.07, 95% confidence interval [CI] -0.18 to 0.32; I(2) = 0%) or after follow-up (n = 244; standard mean difference 0.10, 95% CI -0.15 to 0.35; I(2) = 0%). For the chronic stage after stroke, three trials tested effects of acupuncture on function according to the Modified Ashworth Scale; all failed to show favourable effects. INTERPRETATION: Our meta-analyses of data from rigorous randomized sham-controlled trials did not show a positive effect of acupuncture as a treatment for functional recovery after stroke.
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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 | 0,033 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».