Efficacy and safety of acupuncture therapy for neuropsychiatric symptoms among patients with Parkinson's disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To systematically evaluate the efficacy and safety of acupuncture therapy for neuropsychiatric symptoms in patients with Parkinson's disease. Methods We searched eight databases from their inception until 14 April 2024, including PubMed, Cochrane Library, Embase, Web of Science, SinoMed, China National Knowledge Infrastructure, China Science and Technology Periodical Database, and Wanfang Database. The search aimed to find randomized controlled trials assessing the effectiveness of acupuncture for neuropsychiatric symptoms in patients with Parkinson's disease. Literature screening and data extraction were performed independently by the authors. Meta-analysis was conducted using RevMan V.5.3 software, and Stata 17.0 software was used for detecting publication bias and performing sensitivity analysis. Results Twenty-eight studies, involving 2148 participants, met the inclusion criteria. The meta-analysis revealed that acupuncture therapy improved depression-related scale scores (standardized mean difference (SMD) = –0.70, 95%CI [–0.98, −0.42], p < 0.00001), anxiety-related scale scores (SMD = –0.78, 95% CI [–1.43, −0.14], p = 0.02), Montreal Cognitive Assessment scores (weighted mean difference (WMD) = 2.74, 95% CI [2.43, 3.05], p < 0.00001), Mini Mental State Examination scores (WMD = 2.36, 95% CI [0.78, 3.94], p = 0.003), Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale scores, and Parkinson's Disease Questionnaire-39 scores (WMD = –2.66, 95% CI [–4.83, −0.49], p = 0.02) compared to controls. Conclusion This review supports the application of acupuncture to reduce the severity of neuropsychiatric symptoms including depression, anxiety, and impulse control disorders, and to improve cognition and quality of life in patients with Parkinson's disease. The adverse effects associated with acupuncture, either alone or as adjunctive therapy, were relatively minor.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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; 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 ».