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Enregistrement W4384937376 · doi:10.1016/j.wjam.2023.07.001

Acupuncture for fibromyalgia: An evidence map 针灸治疗纤维肌痛:证据图

2023· article· en· W4384937376 sur OpenAlexaboutno aff
Lan-Jun Shi, Xiao-yi HU, Ziyu Tian, Wen-Cui Xiu, Ruimin Jiao, Xiang-yu HU, Wei-Juan Gang, Xiang‐Hong Jing

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Acupuncture - Moxibustion · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Academy of Chinese Medical SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAcupunctureMedicineSystematic reviewRandomized controlled trialFibromyalgiaCochrane LibraryPhysical therapyMEDLINEAnxietyModalitiesAlternative medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The body of research on acupuncture as a treatment strategy for fibromyalgia (FM) is steadily growing. This evidence map identifies, describes, and summarizes the current status of studies conducted to evaluate the efficacy of acupuncture for FM, identify research gaps, and provide information that could guide the design of future studies. Seven electronic databases–Cochrane Library, PubMed, Embase, China Biomedical Literature Database, VIP, Wanfang Database, and Chinese National Knowledge Infrastructure–were searched for relevant articles on acupuncture for FM. The search period was from the dates of inception of the databases to December 19, 2022. Original clinical studies and systematic reviews on the use of acupuncture-related modalities for the treatment of FM were included. The basic information, quality assessments, and evidence maps of the included studies are presented as charts and bubble plots. The quality assessment tools used for evaluating the different types of studies included in the present study were Cochrane Collaboration's tool, Canadian Institute of Health Economics quality appraisal tool, and A MeaSurement Tool to Assess systematic Reviews 2. Fifty studies were included in this study. Of these, 39 (78.00%) were randomized controlled trials (RCTs), 6 (12.0%) were case series, and 5 (10.0%) were systematic reviews. The included studies focused on manual acupuncture and conventional treatment in the treatment and control groups, respectively. The outcomes analyzed in the RCTs included pain (94.9%), sleep quality (46.2%), depression (46.2%), physical function (46.2%), stiffness (35.9%), well-being (35.9%), work status (35.9%), anxiety (33.3%), fatigue (33.3%), quality of life (17.9%), and overall effective rate (10.3%). The methodological quality of most of the studies was low or critically low regardless of the study design. In most studies, the therapeutic effect of acupuncture was significantly superior to that of the comparator. This evidence map suggests that acupuncture-related modalities may be promising options for FM management. However, various studies on this topic have a high risk of bias or are of low quality. Further evidence-based research should be conducted to rigorously examine the efficacy of acupuncture for FM and promote generalizability of the findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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