Acupoint Thread Embedding Combined With Wenshen Bugu Decoction for the Treatment of Aromatase Inhibitor-Associated Musculoskeletal Symptom Among Postmenopausal Breast Cancer Patients: Study Protocol of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aromatase inhibitors (AIs) are recommended as the preferred therapy for postmenopausal women with hormone receptor-positive (HR+) breast cancer. As a result, aromatase inhibitor-associated musculoskeletal symptom (AIMSS) have become a major problem leading to therapy discontinuation and decreased quality of life in patients receiving adjuvant AIs treatment. Multiple therapies have been attempted, but have yielded limited clinical results. This study will be performed to determine whether acupoint thread embedding (ATE) combined with Wenshen Bugu Decoction can effectively treat AIMSS, so as to improve the AIs medication compliance of postmenopausal breast cancer patients. METHODS: This study will utilize a randomized, 2 parallel groups controlled trial design. A total of 128 eligible postmenopausal breast cancer women with AIMSS will be randomized to receive a 12-week treatment with Wenshen Bugu Decoction alone (control group) or in combination with ATE (treatment group) in a 1:1 ratio. The primary outcome will be the 12 week Brief Pain Inventory Worst Pain (BPI-WP) score. The secondary outcome measures will include response rate, Brief Pain Inventory-Short Form (BFI-SF), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Functional Assessment of Cancer Therapy-Endocrine Symptom (FACT-ES), Functional Assessment of Cancer Therapy-Breast (FACT-B), bone marrow density (BMD), blood markers of bone metabolite, Morisky medication adherence scale-8 (MMAS-8), credibility and expectancy, and survival outcomes. DISCUSSION: This trial may provide clinical evidence that ATE combined with Wenshen Bugu Decoction can be beneficial for treating AIMSS among postmenopausal breast cancer survivors. Our findings will be helpful to enhance the quality of life and reduce the occurrence of AIs withdrawal.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».