Acupuncture therapy for postoperative pain of anorectal diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of anorectal diseases has been increasing year by year, and the acupuncture treatment for postoperative pain of anorectal diseases has the excellent therapeutic effect. Currently, there are no relevant articles for systematic review. METHODS: We will search the randomized controlled trials related to acupuncture therapy and postoperative anorectal diseases from inception to January 2020. The following database is our focus area: PubMed, EMBASE, Springer, EBSCO, Web of Science, Cochrane, Controlled Trials Register (CENTRAL), the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wan-Fang Database and Chinese Scientific Journal Database (VIP database). The primary outcome is the pain of visual analogue scale (VAS). The secondary outcomes are the Symptom Checklist, Wong-Baker Faces Pain Rating (WB) Scale, verbalrating scale (VRS), and 36-Item Short Form Health Survey (SF-36) scale. We will use Review Manager Software (RevMan) V.5.2 for data analysis and quantitative data synthesis. The Cochrane collaborative tool will be used to assess the risk of bias in the included studies. RESULTS: Given the available evidence, this study will provide high level results for acupuncture therapy in treating postoperative pain of anorectal diseases. CONCLUSION: The conclusions of this study will provide evidence for whether acupuncture is effective in treating postoperative pain of anorectal diseases. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020150015.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».