Electroacupuncture therapy on non-motor symptoms of patients with ParkinsonÓ?s disease: results of a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to assess the effect of electroacupuncture (EA) on non-motor symptoms in Parkinson's disease (PD) patients as a primary goal and motor symptomatology as a secondary outcome.Methods: Twenty-five patients were enrolled in a non-controlled pilot study that involved a 10-session EA intervention in 16 acupoints, applied 3 times a week for 4 weeks.Motor, non-motor, cognitive, and quality of life evaluation were conducted before intervention and 7 days after concluding the last EA session through MDS-Unified PD rating scale (MDS-UPDRS), Non-motor Symptom Scale (NMSS), montreal cognitive assessment (MoCA), and PD questionnaire (PDQ-8), respectively.Results: Patients showed significantly lower scores in the MDS-UPDRS Part II (7.0 ± 5.7 vs. 10.5 ± 7.6, p = 0.046) and Part III (14.0 ± 8.6 vs. 23.1 ± 13.9, p = 0.002), and NMSS total score (35.2 ± 26.6 vs. 54.6 ± 32.5, p = 0.004) in the post-intervention evaluation, with mood/cognition domain of the NMSS being the only significantly affected by treatment.MoCA total score increased after the intervention (24.2 ± 4.5 vs. 21.6 ± 4.3, p = 0.020), while PDQ-8 scores were not significantly affected by the intervention.Conclusions: Non-motor and motor symptomatology were significantly improved after concluding a 10-session EA therapy.Mood and cognitive disorders were the most positively affected by the intervention.Evaluation of the long-term effects of EA in PD is further needed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».