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Enregistrement W2382133979

Scalp point acupuncture therapy combined with cognitive training on post-stroke mild congnitive impairment

2015· article· en· W2382133979 sur OpenAlexaboutno aff
Zhang Jin-fen

Notice bibliographique

RevueJournal of Changchun University of Chinese Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNimodipineAcupunctureScalpMontreal Cognitive AssessmentCognitive trainingCognitionStroke (engine)Physical therapyCognitive impairmentAcupuncture therapyAnesthesiaInternal medicineSurgeryPsychiatryPathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To observe the clinical therapeutic effect of scalp point acupuncture therapy combined with cognitive training on post-stroke mild congnitive impairment. Methods A total of 60 patients with post-stroke mild congnitive impairment were randomly divided into two groups. Patients of the treatment group( n = 30) were given scalp point acupuncture therapy combined with cognitive training,and patients of the control group( n = 30) were given nimodipine 30 mg,three times a day,combined with cognitive training. All patients were treated for 8 weeks. Efficacy was assessed by the mini-mental state examination( MMSE) and the Montreal cognitive scale( Mo CA) before and after treatments. Results The score change of MMSE and Mo CA after treatments in the two groups were significantly different? respectively( P 0. 05),between the two groups on the score change of MMSE and Mo CA before and after treatments,there were no significant differences. Conclusion The result of the study shows that there are significant effect on post-stroke MCI by scalp point acupuncture therapy combined with cognitive training and nimodipine combined with cognitive training,but there are no significant differences between the two kinds of treatments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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