Acupuncture Improves Functional Limitations for Cancer Patients with Chronic Pain: A Secondary Analysis of PEACE Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pain significantly impairs functional performance in patients with cancer. Although acupuncture is effective for cancer-related pain, its impact on pain-related functional interference remains unclear. This secondary analysis of the PEACE randomized clinical trial included patients with prior cancer diagnoses and musculoskeletal pain for ≥3 months. Participants were randomized to groups undergoing 10 weeks of electro-acupuncture, auricular acupuncture, or a waitlist control. Functional performance was assessed using the Quick-Disability Arm/Shoulder/Hand (Q-DASH) for upper limbs and the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) subscale for lower limbs (higher scores = worse function). Linear mixed models compared changes over time between groups, with week 12 as the primary endpoint. Functional changes were also compared between pain responders and non-responders in the acupuncture arms. Among 360 patients (mean [SD] age, 62.1 [12.7] years; 69.7% women), mean baseline Q-DASH and WOMAC scores were 33.2 (19.8) and 33.3 (20.3). At week 12, both electro-acupuncture and auricular acupuncture significantly improved function versus waitlist: Q-DASH by −7.18 and −9.64 points, respectively, and WOMAC by −6.89 and −7.61 points (all p < 0.001). No differences were found between the two acupuncture groups. Treatment effects on Q-DASH diminished during follow-up, while improvements on WOMAC persisted. Within the acupuncture groups, pain responders achieved greater functional gains than non-responders (Q-DASH, −6.74; WOMAC, −6.16; both p < 0.001). Electro-acupuncture and auricular acupuncture improved upper and lower extremity function in cancer patients with chronic pain. These findings support acupuncture as a potential adjunct in functional rehabilitation for cancer survivors.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».