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Enregistrement W4396544496 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e30522

Acupuncture for cognitive impairment after stroke: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4396544496 sur OpenAlexaboutno aff
Weijie Wu, Chengning Song, Yang Yang, Yi Hu, Haibo Lin

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBureau of Science and Technology of Jiangmen Municipality
Mots-clésAcupunctureMedicineMeta-analysisStroke (engine)Physical therapyCognitionIntervention (counseling)Critical appraisalPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicineIntensive care medicinePsychiatryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,033
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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