MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3131602977 · doi:10.1097/md.0000000000023953

Efficacy and safety of acupuncture on childhood attention deficit hyperactivity disorder

2021· article· en· W3131602977 sur OpenAlexaff
Yong Lin, Hongjiao Jin, Bo Huang, N. Zhao, Zhu Li, Jiao Mao, Changda Chen, Jie Xu, Jun Zhang, Biqin Shuai

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialMEDLINEMeta-analysisChecklistData extractionAttention deficit hyperactivity disorderRating scaleCBCLPsychiatryPsychologyDevelopmental psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The purpose of this paper is to evaluate the efficacy and safety of acupuncture in the treatment of childhood attention deficit hyperactivity disorder (ADHD). METHODS AND ANALYSIS: We will electronically search PubMed, Medline, Embase, Web of Science, the Cochrane Central Register of Controlled Trial, China National Knowledge Infrastructure, China Biomedical Literature Database, China Science Journal Database, and Wan-fang Database from their inception. Also, we will manually retrieve other resources, including reference lists of identified publications, conference articles, and grey literature. The clinical randomized controlled trials or quasi-randomized controlled trials related to acupuncture treating pediatric ADHD will be included in the study. The language is limited to Chinese and English. Research selection, data extraction, and research quality assessment will be independently completed by 2 researchers. Data were synthesized by using a fixed effect model or random effect model depend on the heterogeneity test. The scores of Revised Conners' Parent Rating Scale (CPRS-R), Conners Teacher Rating Scale (CTRS-R), and Child Behavior Checklist (CBCL) will be the primary outcomes. Besides, the scores of the Conners Continuous Performance Test, Internal Restlessness Scale, and Behavior Assessment System for Children (BASC), and the possible adverse events will also be assessed as secondary outcomes. RevMan V.5.3 statistical software will be used for meta-analysis, and the level of evidence will be assessed by Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE). Continuous data will be expressed in the form of weighted mean difference or standardized mean difference with 95% confidence intervals (CIs), while dichotomous data will be expressed in the form of relative risk with 95% CIs. ETHICS AND DISSEMINATION: The protocol of this systematic review (SR) does not require ethical approval because it does not involve humans. We will publish this article in peer-reviewed journals and presented at relevant conferences. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: OSF Registries, DOI: 10.17605/OSF.IO/XVYP9 (https://osf.io/xvyp9).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedicineMême sujetAcupuncture Treatment Research StudiesTravaux en français237 207