Acupuncture for mild cognitive impairment in elderly people
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acupuncture has an unique role in preventing and managing mild cognitive impairment (MCI) in nonpharmaceutical therapies because of its small wound, mild pain, and high security for many years. However, there is no systematic review evaluating safety and efficacy of acupuncture for MCI in elderly people. Therefore, this study will provide a protocol to explore the effectiveness and safety of acupuncture for MCI in the elderly. METHODS: Retrieval from 8 electronic databases was conducted to determine eligible trials published until May, 2019. Homogeneity qualified studies were included for data were extracted such as study country location, demographic characteristics, and measure outcomes, and were analyzed by a random effect model and sensitivity analyses to identify heterogeneity. Review Manager (Revman Version 5.3) software will be used for data synthesis, sensitivity analysis, meta regression, subgroup analysis, and risk of bias assessment. A funnel plot will be developed to evaluate reporting bias. RESULTS: A total of 15 randomized control trials involving 1051 subjects were included. The results were as follows: Compared with the control group, the clinical efficacy rates of acupuncture was better, odds ratio = 2.52, 95% confidence interval (CI) (1.86, 3.42), P < .00001, mini-mental state examination scores (mean difference [MD] = 1.53, 95% CI [1.04, 2.01], P < .00001), Montreal cognitive assessment scores (MD = 2.05, 95% CI [1.17, 1.92], P < .00001), activity of daily living scale (MD = 1.71, 95% CI [-1.38, 4.79], P > .05), and clock drawing task scores (MD = 1.91, 95% CI [1.74, 2.08], P < .00001). CONCLUSION: This study shows that acupuncture is beneficial for improving aspects of cognitive function in elderly people with MCI, which suggests that acupuncture may be an effective alternative and complementary approach to existing therapies for elderly people. More rigorous experimental studies and longer follow-up studies should be conducted in the future.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».