Increased low frequency fluctuation in the brain after acupuncture treatment in CSVDCI patients: A randomized control trial study
Notice bibliographique
Résumé
Background Cerebral small vessel disease (CSVD) is one of two cognition-impairing diseases. Acupuncture (Acu) is a flexible treatment with few adverse effects and is thus widely used to treat neurological problems. Methods We recruited a total of 60 patients and assigned them to two groups ( n = 30 each group). During the study, some participants were excluded by quality control, and a total of 44 subjects (25 Acu and 19 controls) were completed to investigate the therapeutic efficacy of acupuncture on CSVD cognitive impairment (CSVDCI). The following demographic and clinical variables were compared between the two groups: gender, age, education, smoking, alcohol, Montreal cognitive assessment (MoCA), symbol digit modalities test (SDMT), verbal fluency test (VFT), digit span task (DST), Boston naming test (BNT) scores, and amplitude of low-frequency fluctuation (ALFF) under the typical band (0.01–0.08 Hz). Mixed effect analysis was utilized to test for differences between the two groups before and after the treatment. Results Following acupuncture treatment, the Acu group scored higher on MoCA, SDMT, VFT, DST, and BNT compared to controls ( P < 0.05). The brain regions showing substantially greater ALFF values in the Acu group were the right inferior temporal gyrus, left middle occipital gyrus, left superior occipital gyrus, left insula, bilateral postcentral gyrus, right superior parietal gyrus, right cerebellum, right precuneus, and right precentral gyrus ( P < 0.005, no correction). The ALFF values in the right inferior temporal gyrus ( P = 0.027), left middle occipital gyrus ( P = 0.005), left superior occipital gyrus ( P = 0.011), and right superior parietal gyrus ( P = 0.043) were positively associated with MoCA. Conclusion We found that acupuncture modulates the functional activity of temporal, occipital, and parietal regions of the brain in CSVDCI patients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».