The use of acupuncture for addressing neurological and neuropsychiatric symptoms in patients with long COVID: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Importance Acupuncture has been used to treat neurological and neuropsychiatric symptoms in China and other parts of the world. These symptoms, such as fatigue, headache, cognitive impairment, anxiety, depression, and insomnia, are common in people experiencing long COVID. Objective This study aims to explore the feasibility of acupuncture in the treatment of neurological and neuropsychiatric symptoms in long COVID patients. Data Sources A systematic search was conducted in four English and four Chinese databases from inception to 23 June 2023. Literature selection and data extraction were conducted by two pairs of independent reviewers. Study Selection Randomized controlled trials (RCTs) that explored the effect of acupuncture on fatigue, depression, anxiety, cognitive abnormalities, headache, and insomnia were included. Data Extraction and Synthesis RCTs that explored the effect of acupuncture on fatigue, depression, anxiety, cognitive abnormalities, headache, and insomnia were included. A meta-analysis was performed using R software. Heterogeneity was measured using I2. Subgroup analyses were performed focusing on the duration of treatment and acupuncture modalities. The systematic review protocol was registered on PROSPERO (registration number: CRD42022354940). Main outcomes and measures Widely adopted clinical outcome scales included the Fatigue Scale for assessing fatigue, the Hamilton Depression Rating Scale for evaluating depression, the Mini-Mental State Examination for assessing cognitive impairment, the Visual Analog Scale for headache severity, and the Pittsburgh Sleep Quality Index for measuring insomnia. Results A total of 110 RCTs were included in the systematic review and meta–analysis. Overall, acupuncture was found to improve the scores of the Fatigue Scale (vs. medication: mean differences (MD): −2.27, P < 0.01; vs. sham acupuncture: MD: −3.36, P < 0.01), the Hamilton Depression Rating Scale (vs. medication: MD: −1.62, 95%, P < 0.01; vs. sham acupuncture: MD: −9.47, P < 0.01), the Mini–Mental State Examination (vs. medication: MD: 1.15, P < 0.01; vs. sham acupuncture: MD: 1.20, P < 0.01), the Visual Analog Scale (vs. medication: MD: −1.05, P < 0.01; vs. waitlist: MD: −0.48, P=0.04), and the Pittsburgh Sleep Quality Index (vs. medication: MD: −2.33, P < 0.01; vs. sham acupuncture: MD: −4.19, P < 0.01). Conclusion and relevance This systematic review suggested acupuncture as a potentially beneficial approach for the treatment of neurological and neuropsychiatric symptoms, as assessed using clinical scales, and it may have applicability in long COVID patients. Further well-designed clinical studies specifically targeting long COVID patients are needed to validate the role of acupuncture in alleviating long COVID symptoms. Systematic Review Registration PROSPERO, identifier [CRD42022354940].
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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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».