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Enregistrement W3166559017 · doi:10.1145/3456887.3459692

Study on Acupuncture Rehabilitation Nursing Measures for Patients with Limb Dysfunction Based on Systematic Evaluation Results

2021· article· en· W3166559017 sur OpenAlexaboutno aff
Jingru Sun, Jiaxiang Zheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoxibustionRandomized controlled trialRehabilitationAcupuncturePhysical therapyMeta-analysisMedicinePhysical medicine and rehabilitationCognitionQuality of life (healthcare)Sample size determinationAlternative medicinePsychiatryNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acupuncture belongs to the quintessence of Chinese medicine and has been applied for thousands of years. It is of positive significance to do rehabilitation nursing for patients with limb dysfunction. Search the medical journal database of wanfang data Medical Information System, CNKI, and academic dissertation database, etc., and obtain all random and semi-random controlled trials involving acupuncture and moxibustion for limb dysfunction, and then make statistical analysis on the included literatures. A total of 10 randomized controlled trials with 759 patients were included. Meta-analysis showed that there were significant differences in scores of simple mental state examination scale, Montreal cognitive assessment scale, activities of daily living scale, clock drawing test and total effective rate between the experimental group and the control group. The results of this meta-analysis suggest that acupuncture combined Meta cognitive rehabilitation training is better than cognitive rehabilitation training or drugs alone. However, due to the low quality of the original literature, high-quality, multicenter, large sample randomized blind controlled trials are needed to confirm it.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,019
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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