Effect of Acupuncture for Methadone Reduction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methadone maintenance treatment (MMT) is effective for managing opioid use disorder, but adverse effects mean that optimal therapy occurs with the lowest dose that controls opioid craving. OBJECTIVE: To assess the efficacy of acupuncture versus sham acupuncture on methadone dose reduction. DESIGN: Multicenter, 2-group, randomized, sham-controlled trial. (Chinese Clinical Trial Registry: ChiCTR2200058123). SETTING: 6 MMT clinics in China. PARTICIPANTS: Adults aged 65 years or younger with opioid use disorder who attended clinic daily and had been using MMT for at least 6 weeks. INTERVENTION: Acupuncture or sham acupuncture 3 times a week for 8 weeks. MEASUREMENTS: The 2 primary outcomes were the proportion of participants who achieved a reduction in methadone dose of 20% or more compared with baseline and opioid craving, which was measured by the change from baseline on a 100-mm visual analogue scale (VAS). RESULTS: < 0.001). No serious adverse events occurred. There were no notable differences between study groups when participants were asked which type of acupuncture they received. LIMITATION: Fixed acupuncture protocol limited personalization and only 12 weeks of follow-up after stopping acupuncture. CONCLUSION: Eight weeks of acupuncture were superior to sham acupuncture in reducing methadone dose and decreasing opioid craving. PRIMARY FUNDING SOURCE: National Natural Science Foundation of China.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».