Cerebral function imaging of acupuncture treatment for stroke: A protocol for systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Stroke is one of the most common causes of death and is the main cause of persistent and acquired disability in adults worldwide. Acupuncture is recommended as an alternative and complementary strategy for stroke treatment by the World Health Organization as it can significantly improve patients' quality of life. However, the central nervous system (CNS) mechanism of acupuncture treatment of stroke is unclear. The aim of this study is explore the effective pathway and action mechanism of acupuncture treatment for stroke on the CNS.Methods: The following databases will be searched by electronic methods: PubMed; Medline; Embase; Cochrane Library; Chinese National Knowledge Infrastructure; VIP Database; Wan-fang Data; Chinese Biomedical Database. All of them will be retrieved from the establishment date of the electronic database to December 2020, all included studies will be evaluated risk of bias by the Cochrane Handbook. Spatial coordinates of the Montreal Neurological Institute of activated brain regions will be the primary outcome. The systematic review will be conducted with the use of SDM v5.141 software for voxel meta-analysis in this study.Results: This study will obtain the correlation between the activated brain regions of acupuncture treatment for stroke.Conclusion: This study will explore the effective pathway and action mechanism of acupuncture, and provide a reliable scientific basis for the treatment of stroke by acupuncture.PROSPERO registration number: CRD42021231329.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».