The efficacy of acupuncture combined with other therapies in post stroke cognitive impairment: A network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The network meta-analysis was used to evaluate the efficacy of acupuncture combined with other therapies in the treatment of post stroke cognitive impairment (PSCI). METHODS: The China National Knowledge Infrastructure, Wanfang DATA, Vip Chinese Periodic Service Platform, PUBMED, Cochrane Library, Web of Science, and Embase were searched for randomized controlled trials (RCTs) published before March 18, 2023. Two researchers independently reviewed articles and extracted data, and then qualified papers were included in the study. STATA 14.0 was used for network meta-analysis. RESULTS: A total of 29 articles including 2241 patients were included in this study. The treatment of the intervention group includes acupuncture combined with traditional Chinese medicine prescriptions (TCMP), acupuncture combined with hyperbaric oxygen (HBO), acupuncture combined with repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), acupuncture combined with cognitive rehabilitation (CR), acupuncture combined with donepezil. The intervention of the control group includes acupuncture, HBO, rTMS, CR, TCMP, and donepezil. In terms of improving the score of Minimum Mental State Examination (MMSE), acupuncture combined with TCMP was most likely to be the best treatment (P < .05). In terms of improving the score of Montreal Cognitive Assessment (MoCA), acupuncture combined with TCMP was most likely to be the best treatment (P < .05). In terms of improving the total effective rate of clinical treatment, acupuncture combined with rTMS was most likely to be the best treatment (P < .05). CONCLUSION: Acupuncture combined with TCMP may be the best treatment method among all of the above treatments for PSCI.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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; 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 ».