Utilizing the DMN and DAN to Study the Effects of Acupuncture on Patients with Cognitive Impairment in Long COVID: A Pragmatic Randomized Controlled Trial Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive impairment is one of the long COVID symptoms that many people experience after Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Many individuals report a decline in cognitive functions, such as reduced memory and brain fog. These symptoms not only directly affect the cognitive functions of the brain but also hinder daily living activities, thereby reducing the quality of life. Moreover, these symptoms are significant risk factors for long-term cognitive decline in the elderly and can have both short-term and long-term effects on brain function. Clinically, acupuncture is widely used to improve cognitive impairment in the elderly. Elucidating the brain network mechanisms underlying acupuncture therapy for long COVID-related cognitive impairment represents an urgently needed research focus. In this study, we employed acupuncture as an intervention to mitigate cognitive decline in long COVID patients and investigate the potential mechanisms by which acupuncture alleviates cognitive impairment. Methods: In this randomized controlled trial, 60 eligible participants are planned to be recruited and randomly assigned in a 1:1 ratio to the acupuncture group and the health education group, which will then receive acupuncture treatment and health education. The acupuncture group will participate in treatment three times per week for a total of 8 weeks. The health education group will receive health education once per week for a total of 8 weeks. The primary assessment index was the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA), and the secondary assessment indexes included Clinical Dementia Rating (CDR), Mini-Mental State Examination (MMSE), Activity of Daily Living Scale (ADL), Auditory Verbal Learning Test-Huashan Version (AVLT-H), and resting-state functional magnetic resonance imaging data. These assessment indicators were all tested in 1 week each before and after the intervention was implemented. Discussion: This trial aims to investigate the therapeutic effects of acupuncture on cognitive impairment in patients with long COVID and to further explore the imaging mechanisms by which acupuncture alleviates cognitive dysfunction in these patients. .
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».