Neuroimaging evidence for central mechanisms of acupuncture in non-specific low back pain: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Non-specific low back pain (NSLBP) is a prevalent disorder with significant global health impacts. This systematic review and meta-analysis assessed acupuncture's clinical effectiveness for NSLBP and explored its brain mechanisms using fMRI. Methods: A comprehensive search of multiple databases (PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science, Science Direct, China National Knowledge Infrastructure, Wanfang Data, Chinese Technical Periodicals Database, and Chinese Biomedical Literature Database) was conducted from inception to July 11th, 2024. We included randomized controlled trials (RCTs) or non-RCTs resting-state functional magnetic resonance imaging to observe the effect of acupuncture on NSLBP. GingerALE 3.0.2 was used as the meta-analysis tool, and meta-analysis was performed in the Montreal Neurological Institute coordinate space. Results: < 0.001). Neuroimaging analyses revealed distinct brain activation patterns: acute NSLBP showed positive activation in the right sub-lobar insula, inferior parietal lobule, medial frontal gyrus, and cingulate gyrus, while chronic NSLBP demonstrated positive activation in bilateral sub-lobar insula and negative activation in motor and prefrontal regions. Conclusion: Acupuncture shows significant efficacy for NSLBP, modulating pain processing through the insula and limbic system. While these results suggest therapeutic potential for both acute and chronic NSLBP, higher-quality research is needed to validate these mechanisms. Systematic review registration: Prospero registration number: CRD42022342438, URL: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42022342438.
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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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».