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Enregistrement W4384569939 · doi:10.25236/fmsr.2023.050701

Observation on the Efficacy of Acupuncture for Cognitive Function in Patients with Primary Insomnia

2023· article· en· W4384569939 sur OpenAlexaboutno aff
Liu Shuangjuan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medical Science Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shaanxi Province
Mots-clésAcupunctureMontreal Cognitive AssessmentPittsburgh Sleep Quality IndexInsomniaPrimary InsomniaMedicinePhysical therapyCognitionSleep disorderSleep qualityCognitive impairmentInternal medicinePsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to observe the effect of acupuncture on cognitive function in patients with primary insomnia, we recruited 32 patients with primary insomnia as the acupuncture group and 30 healthy subjects as the control group.And the acupuncture group were treated with scalp acupuncture combined with body-acupuncture for 3 weeks, 5 times a week, with 2 days' rest. The control group was not intervened before and after treatment.To compare the differences of Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Brief Mental State Inventory (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) between the two groups. The results show that: (1) Before treatment, the PSQI score of the acupuncture group was higher than that of the control group(P<0.05),and after treatment, the scores were decreased(P<0.05); (2)There were differences in MMSE and MoCA scores between the two groups before treatment(P<0.05),and after acupuncture treatment, the score was significantly advanced(P<0.05). Ultimately our study suggest that patients with primary insomnia have mild cognitive impairment and acupuncture is effective in the treatment of primary insomnia, which can improve the sleep quality and cognitive function of patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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