Complementary and Integrative Medicine for the Treatment of Tourette's Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is widespread interest in complementary and integrative medicine (CIM) among people with Tourette's syndrome (TS). OBJECTIVE: To perform a systematic review of evidence on the use of CIM to reduce tics and improve tic-related quality of life. METHODS: We included clinical studies of CIM in children, adolescents and adults with TS and chronic tic disorders, and assessed the change in tic severity and/or tic-related quality of life using validated scales. Risk of bias of randomized controlled trials was assessed using the risk of bias tool of the American Academy of Neurology, which classifies studies into Class I, II, III or IV based on quality criteria. RESULTS: 49 clinical studies and three systematic reviews were included. Most studies were rated Class IV and therefore at high risk of bias. Class I studies demonstrated efficacy of functional MRI neurofeedback, 5-Ling granule, Jingxin Zhidong formula, and Ningdong granule in reducing tic severity. Class II studies suggest efficacy of mindfulness-based intervention for tics, acupuncture combined with atlantoaxial joint bone setting therapy, and art therapy. Systematic reviews summarizing the Chinese literature on acupuncture, acupuncture with herbal medicine and massage therapy suggest greater reduction in tics compared to conventional treatments but there is low confidence in the evidence due to poor methodological quality of included studies. CONCLUSIONS: Evidence to support the use of complementary and integrative medicine for TS is limited in methodological quality and widespread applicability. These limitations prohibit evidence-based recommendations for general use among individuals with TS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».