Pain management with acupuncture in osteoarthritis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The utility of acupuncture in managing osteoarthritis symptoms is uncertain. Trial results are conflicting and previous systematic reviews may have overestimated the benefits of acupuncture. METHODS: Two reviewers independently identified randomized controlled trials (up to May 2014) from multiple electronic sources (including PubMed/Medline, EMBASE, and CENTRAL) and reference lists of relevant articles, extracted data and assessed risk of bias (Cochrane's Risk of Bias tool). Pooled data are expressed as mean differences (MD), with 95% confidence intervals (CI) (random-effects model). RESULTS: We included 12 trials (1763 participants) comparing acupuncture to sham acupuncture, no treatment or usual care. We adjudicated most trials to be unclear (64%) or high (9%) risk of bias. Acupuncture use was associated with significant reductions in pain intensity (MD -0.29, 95% CI -0.55 to -0.02, I2 0%, 10 trials, 1699 participants), functional mobility (standardized MD -0.34, 95% CI -0.55 to -0.14, I2 70%, 9 trials, 1543 participants), health-related quality of life (standardized MD -0.36, 95% CI -0.58 to -0.14, I2 50%, 3 trials, 958 participants). Subgroup analysis of pain intensity by intervention duration suggested greater pain intensity reduction with intervention periods greater than 4 weeks (MD -0.38, 95% CI -0.69 to -0.06, I2 0%, 6 trials, 1239 participants). CONCLUSIONS: The use of acupuncture is associated with significant reductions in pain intensity, improvement in functional mobility and quality of life. While the differences are not as great as shown by other reviews, current evidence supports the use of acupuncture as an alternative for traditional analgesics in patients with osteoarthritis. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: CRD42013005405.
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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 | 0,023 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».