Effects of different acupuncture treatment methods on post-stroke cognitive impairment: study protocol for a multicenter randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive impairment is a common dysfunction after stroke that seriously affects the overall recovery of patients. Cognitive rehabilitation training is currently the main treatment to improve cognitive function, but its curative effect is limited. Acupuncture is a core component of traditional Chinese medicine (TCM), and some previous clinical studies have shown that it might be effective in treating post-stroke cognitive impairment (PSCI), but further evidence from large-sample studies is needed. The overall objective of this trial is to obtain further data to develop an optimized acupuncture treatment for PSCI by comparing the effects of different acupuncture treatment methods on cognitive function in PSCI patients. METHODS/DESIGN: In this multicenter, prospective, randomized controlled trial, 206 eligible stroke inpatients who meet the trial criteria will be randomly assigned to 2 groups: an electroacupuncture (EA) plus needle retention (NR) group and an EA group. Both groups of patients will undergo the same routine cognitive rehabilitation treatments. All treatments will be given 5 times per week for 8 weeks. The primary outcomes will be assessed using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment scale (MOCA). The secondary outcome will be measured by the Barthel Index (BI). All outcomes will be evaluated at baseline, week 4, week 8, and the third and sixth month after the end of treatment. DISCUSSION: Our aim is to evaluate the effects of two different acupuncture treatment methods for treating PSCI patients. This study is expected to provide data to be used in developing an optimized acupuncture treatment method for PSCI treatment. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR1900027849. Registered on 30 November 2019, http://www.chictr.org.cn/showproj.aspx?proj=46316.
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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 | 0,005 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».