A network meta-analysis on the effectiveness and safety of acupuncture in treating patients with major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Acupuncture is an important alternative therapy in treating major depressive disorder (MDD), but its efficacy and safety are still not well assessed. This study is the first network meta-analysis exploring the effectiveness and safety of acupuncture, common pharmacological treatments or other non-medication therapies for MDD. Eight databases including PubMed, Embase, Allied and Complementary Medicine Database, Cochrane Library, Wan Fang Data, China National Knowledge Infrastructure, China Biology Medicine disc, and Chongqing VIP Database were searched up to Jan 17, 2021. Articles were screened and selected by two reviewers independently. We used the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach to assess the certainty of the evidence. A total of 71 eligible studies were included. The network analysis results indicated that the combined interventions of electro-acupuncture (EA) with selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) and manual acupuncture (MA) with SSRIs were more effective in improving depression symptoms compared with acupuncture alone, pharmacological interventions alone, or other inactive groups. Among all the regimens, EA with SSRIs was found to have the highest effect in improving depression symptoms of MDD. In addition, there were slight differences in the estimations of the various treatment durations. The combination of acupuncture and serotonin-norepinephrine reuptake inhibitors (SNRIs) was found to be more effective than SNRIs alone. In conclusion, acupuncture and its combinations could be safe and effective interventions for MDD patients. EA with SSRIs seems to be the most effective intervention among the assessed interventions. Well-designed and large-scale studies with long-term follow-up should be conducted in the future.
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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 | 0,023 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».