Acupuncture for comorbid mild-moderate depression and chronic musculoskeletal pain: study protocol for a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Depression and chronic musculoskeletal pain (CMSP) are the leading causes of years lived with disabling diseases worldwide. Moreover, they often commonly coexist, which makes diagnosis and treatment difficult. A safe and effective treatment is urgently needed. Previous studies have shown that acupuncture is a cost-effective treatment for simple depression or CMSP. However, there is limited evidence that acupuncture is effective for depression comorbid with CMSP. Methods This is a randomized, sham acupuncture-controlled trial with three arms: real acupuncture (RA), sham acupuncture (SA), and healthy control (HC). Forty-eight depression combined CMSP participants and 12 healthy people will be recruited from GDTCM hospital and randomized 2:2:1 to the RA, SA, and HC groups. The patients will receive RA or SA intervention for 8 weeks, and HC will not receive any intervention. Upon completion of the intervention, there will be a 4-week follow-up. The primary outcome measures will be the severity of depression and pain, which will be assessed by the Hamilton Depression Rating Scale (HAMD-17) and Brief Pain Inventory (BPI), respectively. The secondary outcome measures will be cognitive function and quality of life, which will be measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), P300, and World Health Organization Quality of Life (WHOQOL-BREF). In addition, the correlation between brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and symptoms will also be determined. Discussion The aim of this study is to evaluate the clinical efficacy and underlying mechanism of acupuncture in depression comorbid with CMSP. This study could provide evidence for a convenient and cost-effective means of future prevention and treatment of combined depression and CMSP. Trial registration Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR1800014754 . Preregistered on 2 February 2018. The study is currently recruiting.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,039 | 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 ».