Simple acupuncture combined with fluoxetine in the treatment of poststroke depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poststroke depression is a common secondary mental disorder after stroke, which increases the recurrence rate and mortality rate after stroke and hinders the recovery of function. As a combination therapy, simple acupuncture combined with fluoxetine has achieved good clinical effect, but there is a lack of evidence-based medicine. The purpose of this study is to evaluate the efficacy and safety of acupuncture combined with fluoxetine in the treatment of poststroke depression by meta-analysis. METHODS: Search Chinese and English databases: China national knowledge infrastructure, VP information Chinese Journal Service Platform, Wanfang, the China Biomedical Database, PubMed, Embase, the Cochrane Library, and web of science. A randomized controlled trial of simple acupuncture combined with fluoxetine in the treatment of poststroke depression will be selected. The retrieval time is of the establishment of the database in January 2021. Selected literature is extracted and deleted by 2 researchers, and the quality of the included literature is evaluated. The included literature is analyzed by Meta with RevMan5.3 software. RESULTS: In this study, the efficacy and safety of acupuncture combined with fluoxetine in the treatment of post-stroke depression are evaluated by Hamilton Depression scale (HAMD) and its reduction rate, Treatment Emergency Symptom Scale, Self-rating Depression Scale, and Activities of Daily living scale. CONCLUSION: This study will provide reliable evidence-based evidence for the clinical application of acupuncture combined with fluoxetine in the treatment of post-stroke depression. OSF REGISTRATION NUMBER: DOI 10.17605/OSF.IO/5J896.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».