Low frequency‐repetitive transcranial magnetic stimulation combined with <scp>Xingnao Kaiqiao</scp> acupuncture improves post‐stroke cognitive impairment and has better clinical efficacy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Enhancing post-stroke cognitive impairment (PSCI) is a key aspect of prognosis for stroke patients. Low-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation (LF-rTMS) is currently a widely utilised method for treating PSCI. With the increasing promotion of traditional Chinese medicine, Xingnao Kaiqiao (XNKQ) acupuncture has been progressively incorporated into clinical treatment. This paper observes the effect of LF-rTMS with XNKQ acupuncture on patients with PSCI. METHODS: Totally, 192 patients with PSCI were consecutively recruited and treated either with LF-rTMS and XNKQ acupuncture (observation group) or LF-rTMS only (control group) for 4 weeks. The pre- and post-treatment Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores, P300 latency and amplitude, inflammatory factor levels were compared and clinical efficacy was assessed. RESULTS: Both groups exhibited increased MMSE/MoCA scores, and P300 amplitude, and shortened P300 latency, and the observation group had higher scores and P300 amplitude, and shorter P300 latency than the control group. Both groups displayed decreased inflammatory factor levels (Tumour necrosis factor-α, interleukin (IL)-6, IL-10, IL-1β) after treatment, which were lower in the observation group than the control group. Inflammatory factor levels in PSCI patients were negatively interrelated with MMSE, MoCA score and P300 amplitude, and positively with P300 latency. The observation group showed an increased number of patients showing cured and significantly effective results, a decreased number of patients showing effective and invalid results, and an observably elevated total effective rate. CONCLUSION: LF-rTMS with XNKQ acupuncture can improve cognitive function and reduce inflammatory immune response, and has better clinical efficacy in PSCI patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».