Deqi effect for treating knee osteoarthritis using manual acupuncture: A network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
To explore whether the deqi effect affects the effectiveness of manual acupuncture for treating knee osteoarthritis by a network meta-analysis (NMA). Eight databases were searched for relevant published studies since inception through January 2021. Randomized control trials that compared manual acupuncture with deqi, manual acupuncture without deqi, and conventional treatment of western medicine were included. Languages were limited to English and Chinese. Two authors independently selected eligible studies, assessed methodological quality and the effects of deqi, and extracted outcome data. The mean difference (MD) and standardized mean differences (SMDs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated by Stata 15.0 to conduct an NMA based on a frequentist framework. Fourteen trials with a total of 1868 subjects were included. The direct and indirect comparisons were authentic, according to inconsistency tests. The Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pooled results indicated that there was no significant effect of deqi (SMD = −0.23, 95% CI [−0.81, 0.35]). The pooled results of visual analogue scale (VAS) were similar to those of WOMAC (MD = −0.53, 95% CI [−1.03, 0.02]). As a summary of the currently available research, the NMA results indicated that deqi effect might not be the crucial factor for the effectiveness of manual acupuncture.
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 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 | 0,033 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».