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Enregistrement W4391349945 · doi:10.1097/hm9.0000000000000094

Acupuncture for ischemic stroke: where are we now?

2024· article· en· W4391349945 sur OpenAlexaff
Weiming Zhu, Qingqing Jia, Hailun Jiang, Jieying Zhang, Boxuan Li, Menglong Zhang, Bifang Zhuo, Yuanhao Lyu, Junjie Chen, Li Li, Guang Tian, Shizhe Deng, Zhihong Meng, Xuemin Shi

Notice bibliographique

RevueAcupuncture and Herbal Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcupunctureMedicineStroke (engine)Physical medicine and rehabilitationSynaptogenesisNeurogenesisPhysical therapyNeuroprotectionNeuroplasticityNeurosciencePsychologyPsychiatryAlternative medicinePharmacologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acupuncture is an effective treatment for ischemic stroke (IS) and plays a key role in neurological rehabilitation after IS. Acupuncture can improve the clinical symptoms of various complications after IS, including motor dysfunction, swallowing disorders, speech disorders, cognitive impairment, depression, insomnia, and fatigue. However, the mechanisms underlying the effects of acupuncture in IS remain unclear. Available evidence suggests that acupuncture may exert neuroprotective effects through neuroplasticity (neurogenesis and synaptogenesis), angiogenesis, cell proliferation and apoptosis, and regulation of oxidative stress, inflammation, and immunity. Further studies should be conducted to improve the high-quality evidence-based system of acupuncture intervention for IS, by focusing on the clinical and basic research design, increasing the sample size, standardizing and quantifying the standards of acupuncture operations, using multidisciplinary techniques and methods to systematically explore the key targets of acupuncture intervention for IS, and reveal the efficacy and mechanism of acupuncture in the treatment of IS.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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