Expectancy after the first treatment and response to acupuncture for menopausal hot flashes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence on the impact of expectancy on acupuncture treatment response is conflicting. OBJECTIVES: This secondary analysis of a randomized sham-controlled trial on acupuncture for menopausal hot flashes investigated whether treatment expectancy score was associated with hot flash score at end-of-treatment. Secondary analyses investigated whether there were associations between other pre-specified factors and hot flash score. STUDY DESIGN: Women experiencing moderately-severe hot flashes were randomized to receive 10 sessions of real or sham acupuncture over eight weeks. Hot flash score was collected using a seven-day hot flash diary, and expectancy using the modified Credibility and Expectancy Questionnaire immediately after the first treatment. Linear mixed-effects models with random intercepts were used to identify associations between expectancy score and hot flash score at end-of-treatment. Regression was also used to identify associations between pre-specified factors of interest and hot flash score. Because there was no difference between real and sham acupuncture for the primary outcome of hot flash score, both arms were combined in the analysis. RESULTS: 285 women returned the Credibility and Expectancy Questionnaire, and 283 women completed both expectancy measures. We found no evidence for an association between expectancy and hot flash score at end-of-treatment for individual cases in either acupuncture or sham group. Hot flash scores at end-of-treatment were 8.1 (95%CI, 3.0 to 13.2; P = 0.002) points lower in regular smokers compared to those who had never smoked, equivalent to four fewer moderate hot flashes a day. CONCLUSION: In our study of acupuncture for menopausal hot flashes, higher expectancy after the first treatment did not predict better treatment outcomes. Future research may focus on other determinants of outcomes in acupuncture such as therapist attention. The relationship between smoking and hot flashes is poorly understood and needs further exploration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».