Acupuncture for the treatment of phantom limb pain in lower limb amputees: study protocol for a randomized controlled feasibility trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Phantom limb pain is a prevalent condition that is difficult to manage, with a lack of robust evidence to support the use of many adjunctive treatments. Acupuncture can be effective in the management of many painful conditions but little is known about its effectiveness in treating phantom limb pain. The aim of this study is to explore the feasibility of conducting a randomized controlled trial comparing acupuncture and routine care in a group of lower limb amputees with phantom limb pain. METHODS/DESIGN: An unstratified, pragmatic, randomized, two-armed, controlled trial of parallel design comparing acupuncture and usual care control will be conducted. A total of 20 participants will be randomly assigned to receive either usual care or usual care plus acupuncture. Acupuncture will include eight 1 hour treatments delivered pragmatically over 4 weeks by practitioners trained in traditional Chinese medicine. As outcome measures, the Numerical Pain Rating Scale, short-form McGill Pain Questionnaire 2, EQ-5D-5 L, Hospital Anxiety and Depression Scale, 10-Item Perceived Stress Scale, Insomnia Severity Index, and Patient Global Impression of Change will be completed at baseline, weekly for the duration of the study and at 1 month after completion of the study. After completion of the trial, participants will provide feedback though semi-structured interviews. Feasibility will be determined through the ability to recruit to the study, success of the randomization process, completion of acupuncture intervention, acceptability of random allocation and completion of outcome measures. Acceptability of the acupuncture intervention will be determined through semi-structured interviews with participants. The appropriateness of outcome measures for a future trial will be addressed through completion rates of questionnaires and participant feedback. DISCUSSION: Data generated on effect size will be used for future sample size calculations and will inform the development of an appropriate and feasible protocol for use in a definitive multicentre randomized controlled trial. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT02126436.
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.
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 | 0,033 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| 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 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 ».