Network meta-analysis of non-pharmacological interventions for cognitive impairment after an ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to evaluate the effectiveness of non-pharmacological interventions in improving cognitive function in patients with ischemic stroke through network meta-analysis. Methods: We searched databases including the Cochrane Library, PubMed, EmBase, and Web of Science for randomized controlled trials (RCTs) on non-pharmacological treatments to improve cognitive impairment following ischemic stroke. The publication date was up to 15 March 2023. Due to the insufficiency of included studies, supplementary searches for high-quality Chinese literature were performed in databases such as CNKI, WanFang Data, and VIP Chinese Science Journals Database. Two reviewers independently went through the literature, extracted data, and assessed the risk of bias in the included studies using the risk of bias assessment tool recommended by the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions 5.1.0. By utilizing R 4.2.3 RStudio software and the GeMTC package, a Bayesian network meta-analysis was conducted to assess the improvement in Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores under a variety of non-pharmacological interventions. Results: A total of 22 RCTs involving 2,111 patients and 14 different non-pharmacological treatments were included. These interventions were transcranial direct current stimulation (tDCS), reminiscence therapy (RT), remote ischemic conditioning (RIC), physical fitness training (PFT), intensive patient care program (IPCP), moderate-intensity continuous training + high-intensity interval training (MICT + HIIT), medium intensity continuous training (MICT), grip training (GT), acupuncture, cognitive behavioral therapy (CBT), cognitive rehabilitation training (CRT), high pressure oxygen (HPO), moxibustion, and repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS). The results of the network meta-analysis indicated that rTMS had the highest likelihood of being the most effective intervention for improving MMSE and MoCA scores. Conclusion: The evidence from this study suggests that rTMS holds promise for improving MMSE and MoCA scores in patients with cognitive impairment following ischemic stroke. However, further high-quality research is needed to confirm and validate this finding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,061 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».