Acupuncture for Comorbid Mild-Moderate Depression and Chronic Musculoskeletal Pain: Study Protocol for A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Depression and Chronic musculoskeletal pain (CMSP) are the leading causes of global years lived with disability diseases. Moreover, they often commonly coexist, which made a great difficult to diagnosis and treatment. A safe and effective treatment was urgently need. Previous studies showed that acupuncture was a cost-effective treatment for simple depression or CMSP. But limited evidence showed that acupuncture was effective for depression comorbid CMSP. Methods: This is a randomized, sham acupuncture-controlled trial with three arms: real acupuncture (RA), sham acupuncture (SA) and healthy control (HC). 48 depression combined CMSP participants and 12 healthy people will be recruited from GDTCM hospital and randomized 2:2:1 to RA, SA, HC group. The patients will receive RA or SA intervention for 8 weeks, and HC will not receive any intervention. Upon completion of the intervention, there is a 4 weeks follow-up. The primary outcome measures will be severity of depression and pain which assessed by Hamilton depression rating scale (HAMD-17) and brief pain inventory (BPI), respectively. The secondary outcome measures will be cognitive function, and quality of life which measured by Montreal cognitive assessment (MoCA), P300 and world health organization quality of life (WHOQOL-BREF). In addition, the correlation between brain derived neurotrophic factor (BDNF) and symptoms will also be determined. Discussion : The aim of this study is to evaluate the clinic efficacy and underlying mechanism of acupuncture on depression comorbid CMSP. This study will provide a convenient and cost-effectively means for future prevention and treatment of combined depression and CMSP. Trial registration: This study pre-registered at 2th Feb 2018, at Chinese Clinical Trail Registry (ChiCTR1800014754). The study is on the recruiting status.
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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 | 0,079 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».