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Enregistrement W3091781640 · doi:10.2196/22821

The Analgesic Effect of Electroencephalographic Neurofeedback for People With Chronic Pain: Protocol for a Systematic Review and Meta-analysis

2020· review· en· W3091781640 sur OpenAlexvenueno aff
Negin Hesam‐Shariati, Wei‐Ju Chang, James H. McAuley, Andrew Booth, Zina Trost, Chin‐Teng Lin, Toby Newton‐John, Sylvia M. Gustin

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurofeedbackMeta-analysisAnalgesicProtocol (science)Chronic painMedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationElectroencephalographyPhysical therapyAnesthesiaAlternative medicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Chronic pain is a global health problem, affecting around 1 in 5 individuals in the general population. The understanding of the key role of functional brain alterations in the generation of chronic pain has led researchers to focus on pain treatments that target brain activity. Electroencephalographic neurofeedback attempts to modulate the power of maladaptive electroencephalography frequency powers to decrease chronic pain. Although several studies have provided promising evidence, the effect of electroencephalographic neurofeedback on chronic pain is uncertain. OBJECTIVE: This systematic review aims to synthesize the evidence from randomized controlled trials to evaluate the analgesic effect of electroencephalographic neurofeedback. In addition, we will synthesize the findings of nonrandomized studies in a narrative review. METHODS: We will apply the search strategy in 5 electronic databases (Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE, EMBASE, PsycInfo, and CINAHL) for published studies and in clinical trial registries for completed unpublished studies. We will include studies that used electroencephalographic neurofeedback as an intervention for people with chronic pain. Risk-of-bias tools will be used to assess methodological quality of the included studies. We will include randomized controlled trials if they have compared electroencephalographic neurofeedback with any other intervention or placebo control. The data from randomized controlled trials will be aggregated to perform a meta-analysis for quantitative synthesis. The primary outcome measure is pain intensity assessed by self-report scales. Secondary outcome measures include depressive symptoms, anxiety symptoms, and sleep quality measured by self-reported questionnaires. We will investigate the studies for additional outcomes addressing adverse effects and resting-state electroencephalography analysis. Additionally, all types of nonrandomized studies will be included for a narrative synthesis. The intended and unintended effects of nonrandomized studies will be extracted and summarized in a descriptive table. RESULTS: Ethics approval is not required for a systematic review, as there will be no patient involvement. The search for this systematic review commenced in July 2020, and we expect to publish the findings in early 2021. CONCLUSIONS: This systematic review will provide recommendations for researchers and health professionals, as well as people with chronic pain, about the evidence for the analgesic effect of electroencephalographic neurofeedback. TRIAL REGISTRATION: International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) CRD42020177608; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/display_record.php?RecordID=177608. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/22821.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,037
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,005

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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