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Enregistrement W2778658591 · doi:10.18192/uojm.v7i2.2196

Is There Evidence for Use of Acupuncture in Post-partum Depression?

2017· article· en· W2778658591 sur OpenAlexaffvenue
Henry Liu

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Journal of Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcupunctureMedicineGynecologyPost partumPostpartum depressionDepression (economics)PsychotherapistPsychiatryAlternative medicinePsychologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postpartum depression is a significantly debilitating condition that affects up to 12% of women, resulting in immense distress to the mother, child, and family. Conventional therapy involves the use of psychotherapy and antidepressant medications. Nevertheless, more women are turning towards alternative medicine such as acupuncture due to recent research citing its effectiveness and reduced potential for adverse effects. This paper reflects on the current evidence for the use of acupuncture as monotherapy, the challenges encountered in acupuncture research and its effectiveness as adjunctive therapy in postpartum depression. RésuméLa dépression post-partum est une condition débilitante importante qui affecte jusqu’à 12% des femmes, entraînant une détresse immense pour la mère, l’enfant et la famille. La thérapie conventionnelle implique l’utilisation de psychothérapie et d’antidépresseurs. Néanmoins, plus de femmes se tournent vers la médecine alternative comme l’acupuncture en raison de la recherche récente citant son efficacité et sa réduction du potentiel d’effets indésirables. Cet article se penche sur les preuves actuelles de l’utilisation de l’acupuncture en monothérapie, les défis rencontrés dans la recherche en acupuncture et son efficacité en tant que thérapie d’appoint dans la dépression post-partum.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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