Acupuncture for cognitive impairment after stroke: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Acupuncture as an alternative therapy for post-stroke cognitive impairment (PSCI) has emerged as a research focus. The inclusion of additional external treatments in many previous studies prevents a clear, direct assessment of acupuncture's impact on PSCI. In order to prevent patients from developing hypersensitivity to other treatments and misinterpreting acupuncture's true therapeutic value, this study establish stricter intervention criteria and exclude therapies beyond acupuncture. The review aimed to offering a clearer evaluation of acupuncture's efficacy and safety in PSCI treatment. Methods: This research involved a comprehensive search for randomized controlled trials (RCTs) across eight databases, adhering to the Cochrane Systematic Reviewer's Handbook 5.1.0 for risk-of-bias and quality assessments. A meta-analysis was conducted using RevMan 5.3 software. Results: The inclusion of 18 publications, totaling 1361 patients, was achieved. The meta-analysis demonstrated a significantly higher overall efficacy of acupuncture for PSCI compared to controls (OR = 4.06, 95 % CI 2.86-5.76, Z = 7.82). Notable statistical differences were observed in the Montreal Cognitive Assessment scores (MD = 2.32, 95 % CI 1.68-2.97, Z = 7.10) and the Mini-Mental State Examination scores (MD = 2.02, 95 % CI 1.06-2.98, Z = 4.13) between the groups. Improvements in the Barthel Index scores were noted for the experimental group (MD = 5.70, 95 % CI 4.68-6.72, Z = 10.92). Conclusion: Integrating acupuncture with Western medications offers significant benefits for treating PSCI over Western medications alone. However, the long-term efficacy of acupuncture in PSCI treatment and its potential in reducing recurrence rates remain undetermined. Further high-standard RCTs are essential to explore acupuncture's effectiveness in PSCI treatment more thoroughly.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».