Safety of Acupuncture: Overview of Systematic Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Acupuncture is increasingly used worldwide. It is becoming more accepted by both patients and healthcare providers. However, the current understanding of its adverse events (AEs) is fragmented. We conducted this overview to collect all systematic reviews (SRs) on the AEs of acupuncture and related therapies. MEDLINE and EMBASE were searched from inception to December 2015. Methodological quality of included reviews was assessed with a validated instrument. Evidence was narratively reported. Seventeen SRs covering various types of acupuncture were included. Methodological quality of the reviews was overall mediocre. Four major categories of AEs were identified, which are organ or tissue injuries (13 reviews, median: 36 cases, median deaths: 4), infections (11 reviews, median: 17 cases, median deaths: 0.5), local AEs or reactions (12 reviews, median: 8.5 cases, no deaths were reported), and other complications such as dizziness or syncope (11 reviews, median: 21 cases, no deaths were reported). Minor and serious AEs can occur during the use of acupuncture and related modalities, contrary to the common impression that acupuncture is harmless. Serious AEs are rare, but need significant attention as mortality can be associated with them. Referrals should consider acupuncturists' training credibility, and patient safety should be a core part of acupuncture education.
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 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 | 0,016 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».