Brain function assessment of acupuncture for chronic insomnia disorder with mild cognitive dysfunction based on fNIRS: protocol for a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic Insomnia Disorder (CID) is highly prevalent among older adults and impairs cognitive function. Insomnia accelerates the progression of mild cognitive impairment (MCI) and increases the risk of developing dementia. Acupuncture has been demonstrated in improving sleep quality and cognitive function. This study aims to explore the functional brain characteristics of CID with MCI patients and to assess the effects of acupuncture therapy using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). Methods and design: This study is a single-center randomized controlled trial. Participants will be randomly assigned to the manual acupuncture group or the placebo acupuncture group for an 8-week intervention period. fNIRS data will be collected during resting test and working memory test at baseline and at end of the intervention. The primary outcome is the change of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score, secondary outcomes include the change of Mini-Mental State Examination (MMSE), Insomnia Severity Index (ISI), Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), Generalized Anxiety Disorder Scale (GAD-7), and Apathy Evaluation Scale-Informant (AES-I). Discussion: The results of the study will provide insights into the effects of acupuncture on sleep quality and cognitive performance in CID with MCI patients. By utilizing fNIRS technology, we will elucidate the neural functional characteristic underlying the therapeutic benefits of acupuncture. Clinical trial registration: https://ClinicalTrials.gov, identifier ChiCTR2300076182.
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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 | 0,019 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,009 |
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 ».