MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6940156887 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6631772

Acupuncture for post-stroke depression: a systematic review and network meta-analysis

2024· other· en· W6940156887 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcupunctureRandomized controlled trialDepression (economics)Psychological interventionBlindingMeta-analysisMEDLINEBrain stimulationClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Patients with post-stroke depression (PSD) usually experience anxiety, hopelessness, and insomnia, which have a negative impact on their daily activities and post-stroke rehabilitation. Acupuncture (AC), as a minimally invasive technique, has become a popular choice for improving depression symptoms. However, it is still unclear which therapy is associated with the best outcomes for PSD. In this review, we aimed to explore the impact of AC in alleviating symptoms of PSD and to evaluate the difference in effectiveness between AC combined with pharmacotherapies and various non-pharmacotherapies. Methods Six databases and three clinical trials registration platforms were searched from inception to March 2023. Randomized clinical trial comparing needle-based AC with pharmacotherapy, and other non-pharmacotherapy or invalid group were included. Two independent reviewers identified eligible studies, and collected data using a pre-made form. A Bayesian network meta-analysis was conducted to assess and compare different techniques using RStudio 3.6.0 with the package ‘GEMTC’ V.0.8.1. The primary outcome was the efficacy for PSD assessed by scales measuring depressive symptoms. The secondary outcomes were effectiveness for neurological function and the quality of life. The ranking probabilities for all treatment interventions was performed using the Surface Under the Cumulative Ranking curve (SUCRA). The risk of bias was assessed by using the Revised Cochrane Risk of Bias tool 2. Results Sixty-two studies, involving 5308 participants published from 2003 to 2022, were included. The results showed that compared with western medicine (WM) (defined as pharmacotherapy for PSD), AC alone or with repetitive transcranial magnetic stimulation (RTMS), Traditional Chinese medicine (TCM) alone or with WM, were superior for alleviating depression symptoms. Compared to Usual Care, AC alone or plus other therapies could significantly decrease scores on the Hamilton Depression Rating scale. According to result of SUCRA, AC plus RTMS had the highest probability of improving depressive symptoms with a probability of 49.43%. Conclusions The results of this study indicate that AC alone or combined with other therapies appears to be effective in improving depression symptoms of stroke survivors. Moreover, in comparison to WM, AC alone or plus RTMS, TCM, TCM with WM, or WM, were more effective in improving depression symptoms of PSD. Also, AC with RTMS seems to be the most effective with the highest probability. Registration This study was registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) database in November 2020 and updated in July 2021. The registration number is CRD42020218752.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,028
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshare→Même sujetMycorrhizal Fungi and Plant Interactions→Travaux en français237 207→