Acupuncture for menopausal hot flashes: clinical evidence update and its relevance to decision making
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is conflicting evidence on the efficacy and effectiveness of acupuncture for menopausal hot flashes. This article synthesizes the best available evidence for when women are considering whether acupuncture might be useful for menopausal hot flashes. METHODS: We searched electronic databases to identify randomized controlled trials and systematic reviews of acupuncture for menopausal hot flushes. RESULTS: The overall evidence demonstrates that acupuncture is effective when compared with no treatment, but not efficacious compared with sham. Methodological challenges such as the complex nature of acupuncture treatment, the physiological effects from sham, and the significant efficacy of placebo therapy generally in treating hot flashes all impact on these considerations. CONCLUSIONS: Acupuncture improves menopausal hot flashes compared with no treatment; however, not compared with sham acupuncture. This is also consistent with the evidence that a range of placebo interventions improve menopausal symptoms. As clinicians play a vital role in assisting evidence-informed decisions, we need to ensure women understand the evidence and can integrate it with personal preferences. Some women may choose acupuncture for hot flashes, a potentially disabling condition without long-term adverse health consequences. Yet, women should do so understanding the evidence, and its strengths and weaknesses, around both effective medical therapies and acupuncture. Likewise, cost to the individual and the health system needs to be considered in the context of value-based health care.
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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 | 0,031 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».