Classic Chinese Acupuncture versus Different Types of Control Groups for the Treatment of Chronic Pain: Review of Randomized Controlled Trials (2000–2018)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the effectiveness of classic Chinese acupuncture in the treatment of chronic pain by comparing treatment groups with different types of control groups in accordance with the newly published guidelines for systematic reviews. METHODS: We searched EMBASE, PubMed, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials databases from 2000 to 2018. We included randomized controlled trials that included acupuncture as the sole treatment or as an adjunctive treatment for chronic pain. The outcome was pain intensity measured by the visual analogue scale (VAS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain subscale, 11-point numeric rating scale (NRS), and other tools. Two researchers conducted the study selection, data extraction, and quality assessment processes independently. Disagreements were solved by discussion and reanalysis of the data. The quality of all included studies was evaluated using the CBNG (the Cochrane Back and Neck Group) and the STRICTA (Standards for Reporting Interventions in Controlled Trials of Acupuncture) checklists. RESULTS: Sixty-one studies were fully analyzed and ranked based on the newest STRICTA and CBNG standards. We found good evidence that receiving acupuncture is better than not receiving treatment or being placed on a waiting list and reasonable evidence that it is better than conventional or usual care. Limited evidence was found regarding placebo treatments that involve the expectation of needling (real or fake). CONCLUSION: Sham acupuncture may not be appropriate as a control intervention for assessing the effectiveness of acupuncture. Acupuncture effectiveness in controlling chronic pain is still limited due to the low quality of the studies published.
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 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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,034 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».