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Enregistrement W4412415325 · doi:10.3389/fmed.2025.1610141

Acupuncture for cognitive impairment in type 2 diabetes mellitus: a systematic review and Bayesian network meta-analysis protocol

2025· review· en· W4412415325 sur OpenAlexaboutno aff
Juan Gao, Lijuan Hu, Xiujuan Zhou, Bo Wen, Xi Vivien Wu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcupuncture Treatment Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAcupunctureRandomized controlled trialBlindingMontreal Cognitive AssessmentType 2 Diabetes MellitusSystematic reviewCognitionCochrane LibraryMeta-analysisPhysical therapyMEDLINEPsychiatryDiabetes mellitusInternal medicineAlternative medicineCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The global prevalence of diabetes mellitus (DM) has exceeded 589 million, with the proportion of type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients with comorbid cognitive impairment (CI) as high as 49.1%, which has a serious impact on disease management and quality of life. While acupuncture has been shown to improve cerebral glucose metabolism and synaptic plasticity, existing clinical trials are plagued by critical limitations: small sample sizes (often <100 participants) fail to detect subtle treatment effects, methodological heterogeneity in acupuncture protocols (e.g., varying acupoint selections, stimulation intensities, and treatment durations) hinders evidence synthesis, and insufficient blinding (e.g., sham acupuncture controls with low plausibility) introduces performance bias. These limitations have constrained the generalizability of findings and created a significant evidence gap in defining acupuncture's role in diabetic cognitive impairment (DCI). The aim of this study is to assess the efficacy and safety of acupuncture for DCI through a systematic review with Bayesian network meta-analysis (NMA), addressing these methodological flaws via rigorous evidence synthesis. Methods and analysis: Following PRISMA-NMA and STRICTA-2010 guidelines, we will systematically search 10 databases (PubMed, Cochrane Library, CNKI, etc.) from inception to 30 June 2025 and gray literature (January 1, 1995, to June 30, 2025) for randomized controlled trials (RCTs) comparing acupuncture with pharmacotherapy, sham acupuncture, or standard care. Inclusion criteria: adults (≥18 years) with T2DM and CI diagnosed via validated scales such as Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Mini-Mental State Examination (MMSE). Primary outcomes include cognitive function scores; secondary outcomes assess adverse events (CTCAE v5.0). The risk of bias will be evaluated using Cochrane RoB 2.0 and GRADE. Bayesian NMA will synthesize direct and indirect evidence to simultaneously assess the relative efficacy and safety of acupuncture. Expected findings and conclusion: The study will clarify the relative efficacy and safety of acupuncture in improving DCI and provide evidence-based treatment options for clinical use. The results of Bayesian analyses may support acupuncture as a low-cost, low-risk adjunctive therapy, especially for patients intolerant of conventional medications. The results of the study will fill the current evidence gap and promote the standardized use of acupuncture in the management of DCI. Systematic review registration: CRD42021275161.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0310,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,354 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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