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Enregistrement W4408099062 · doi:10.2196/69417

Efficacy and Safety of Acupuncture for Post–COVID-19 Insomnia: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4408099062 sur OpenAlexvenueno aff
Yadi Li, Jianlong Zhou, Lizhu Liang, Caihong Lv, Gang Liu, Wenlin Li, Yansen Xiao, Kejimu Sunzi

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcupunctureMeta-analysisSystematic reviewProtocol (science)MedicineAlternative medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyMEDLINEPhysical therapyPolitical sciencePathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has had a profound global impact, leading to a range of persistent sequelae referred to as post-COVID-19 condition or "long COVID" that continue to affect patients worldwide. Among these sequelae, post-COVID-19 insomnia (PCI) has emerged as a significant issue. Conventional treatments, including cognitive behavioral therapy and pharmacological interventions, face limitations such as variable efficacy, potential side effects, and substantial costs. Recently, acupuncture has gained traction due to its efficacy, cost-effectiveness, and safety profile. OBJECTIVE: This study aims to conduct a meta-analysis and systematic review evaluating the efficacy and safety of acupuncture for the treatment of PCI to delineate the optimal modality, intervention frequency, and duration for achieving the most beneficial outcomes, thereby providing a comprehensive understanding of acupuncture's role in managing PCI, contributing to evidence-based clinical practice, and informing clinical decision-making. METHODS: Electronic searches will be performed in 12 databases from inception to October 2024 without language restrictions. This includes both English databases (PubMed, Cochrane Library, Web of Science, Embase, OVID and Scopus), as well as Chinese databases (China National Knowledge Infrastructure, Wan-Fang Data, Chinese Biomedical Literature Database, Chinese Scientific Journal Database, Duxiu Database and the Chinese Clinical Trial Registry Center). Randomized controlled trials on acupuncture for PCI will be included. Primary outcomes will include the response rate and insomnia severity; secondary outcomes will include the Traditional Chinese Medicine Symptom Scale (TCMSS) and adverse event rates. Data synthesis will use risk ratios for dichotomous data and mean differences for continuous data. Study selection, data extraction, and quality assessment will be conducted independently by 2 reviewers. Methodological quality of eligible studies will be evaluated following the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions (version 6.3). Meta-analysis will be performed with RevMan 5.3. RESULTS: Based on the data on response rate, insomnia severity, TCMSS score, and adverse event rates, this study will provide an evidence-based review of the efficacy and safety of acupuncture for PCI treatment. CONCLUSIONS: This systematic review will present the current evidence for acupuncture for PCI, aiming to inform clinical practices and decision-making and to enhance the understanding of acupuncture's role in managing PCI. Furthermore, it will identify research gaps and suggest potential areas for future investigation. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42024499284; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=499284. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/69417.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,033
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,005

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.

Tête enseignante Opus0,375
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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