Robust Evidence in Integrative Medicine: Innovations, Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Integrative Medicine (IM), which includes therapies such as acupuncture, herbal medicine, yoga, and meditation, is gaining attention for managing chronic pain conditions. However, concerns about the quality of evidence supporting the use of these interventions persist. The 5th Annual Jaseng Academic conference 2024, in Seoul, South Korea, themed "Robust Evidence in Integrative Medicine: Innovations, Challenges, and Future Directions," addressed these concerns by focusing on advancements in study design, evidence synthesis, and open science practices. This conference proceeding summarizes key insights from the conference, emphasizing the role of pragmatic randomized controlled trials (pRCTs) in evaluating real-world effectiveness, and addressing the complexities involved in IM research such as sham controls. The integration of IM therapies into comprehensive pain management strategies (particularly in Korea), supported by government-backed research and policy initiatives was also discussed. Advancements in methodologies were addressed, such as bibliometric analysis, evidence mapping, and the development of clinical practice guidelines (CPGs) for integrative therapies. These methodologies offer valuable insights but face challenges due to the heterogeneity of IM interventions, and potential synergistic or antagonistic effects when combined with conventional medicine. Finally, the potential of open science to enhance transparency, reporting, and reproducibility in IM was explored, emphasizing the increased role of adherence to reporting guidelines (CONSORT and PRISMA). The future of IM research is built upon the continued efforts of refined study designs, rigorous evidence synthesis, and the integration of open science principles, for a robust and more credible evidence base.
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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 | 0,473 | 0,413 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,034 |
| Communication savante | 0,028 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».