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Enregistrement W4414341101 · doi:10.2196/77864

Effectiveness and Safety of Tuina Therapy Combined With Yijinjing Exercise for Neck Pain: Protocol for a Systematic Review and Meta-Analysis

2025· article· en· W4414341101 sur OpenAlexvenueno aff
Shichang Yang, Guancheng Wang, Yan Long, Haoran Sun, Jie Si

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMyofascial pain diagnosis and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)MEDLINEClinical trialPatient safetyExercise therapySystematic review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Neck pain with high incidence and recurrence rates significantly impairs patients’ quality of life and imposes a considerable economic burden. Traditional Chinese medicine therapies such as Yijinjing exercise and Tuina have shown promising efficacy in alleviating the local symptoms of neck pain. However, there is currently insufficient high-level evidence to robustly support these findings. Objective This study aims to evaluate the efficacy and safety of combining Yijinjing exercise with Tuina for the treatment of neck pain. Methods PubMed, Cochrane Library, Embase, Web of Science, China National Knowledge Infrastructure, Chinese Biomedical Database, VIP Chinese Science and Technology Periodicals Full-Text database, and Wanfang database will be systematically searched for all relevant randomized controlled trials (RCTs) from their inception to September 2025, without language or publication status restrictions. The Cochrane Risk of Bias 2 assessment tool will be used to evaluate the risk of bias in the included studies, and the GRADE (Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation) system will be employed to grade the quality of evidence. Heterogeneity will be evaluated through I2 statistics and Cochran’s Q test: a fixed-effect model will be used when I2<50% and P≥.01. If I2≥50% or P<.01, subgroup analysis will be conducted. When heterogeneity still exists, sensitivity analysis or exploratory subgroup analysis will be performed. If it cannot be explained ultimately, the random-effects model will be adopted and the GRADE evidence level will be reduced. Results As of June 2025, we have completed the preliminary screening of titles and abstracts for 573 studies. The full-text screening is expected to be completed by September 2025, and data analysis is planned to be completed by December 2025. About two-thirds of the studies were published after 2015. Geographically, the samples in the studies were highly concentrated in Asia. The results were comprehensively developed around the core outcomes. The primary outcome was presented by changes in the visual analog scale. The secondary outcomes were evaluated by the neck disability index, self-rating anxiety scale score, mean vertebral artery blood flow velocity, and Cobb angle. Conclusions If the results of this study confirm the effectiveness of massage combined with Yijinjing, it can provide a direction for the nonpharmaceutical treatment of neck pain. However, some studies have risks of bias such as insufficient standardization of massage operations and difficulty in implementing blinding methods. The expected heterogeneity is significant due to differences in intervention plans and patients’ cultural backgrounds, and the original RCTs are few and regionally concentrated, with limited extrapolation of conclusions. In the future, it is necessary to optimize the plan and supplement data through high-quality multicenter research to enhance reliability. Trial Registration PROSPERO CRD420251026508; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD420251026508 International Registered Report Identifier (IRRID) DERR1-10.2196/77864

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,039
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,005

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,388 · 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

Citations0
Publié2025
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