Systematic review and meta-analysis of acupuncture in the treatment of cognitive impairment after stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aim to make a systematic evaluation of the clinical efficacy of acupuncture in the treatment of cognitive impairment after stroke, to provide evidence-based medical evidence for clinical practice. METHODS: We searched all the randomized controlled trials of China National Knowledge Infrastructure, Wan fang data knowledge service platform, VIP Chinese periodical service platform full-text Journal Database, Chinese Biomedical Literature Database, Cochrane Library Database, and PubMed Database about acupuncture treatment of post-stroke cognitive impairment (PSCI). Two researchers independently screened the literature and extracted the data according to the inclusion and exclusion criteria. The bias risk assessment manual of Cochrane collaboration Network was used to evaluate the bias risk, and all data were analyzed by Stata16.0. RESULTS: Fourteen articles were included, with a total of 2402 patients. Meta-analysis showed that acupuncture combined with routine therapy could significantly reduce the score of cognitive impairment symptoms compared with the control group. The mini-mental state examination scale (MMSE) score (weighted mean difference [WMD] = 3.23, 95% confidence interval [CI]: 1.89-4.56, P < .01), Montreal cognitive assessment scale (MoCA) score (WMD = 3.41, 95% CI: 0.93-5.89, P < .01), Barthel index of activities of daily living (MBI) score (WMD = 4.59, 95% CI: 1.43-7.75, P < .01), and Lowenstein assessment scale (LOTCA) score (WMD = 8.60, 95% CI: 6.32-10.89, P = .00) were significantly improved in the patients receiving group acupuncture combined with routine therapy. CONCLUSION: Acupuncture combined with routine therapy seems to be more effective than conventional therapy alone in the treatment of PSCI. However, the differences between different acupuncture types need to be clarified in more high-quality randomized controlled trials.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».