Meta-analysis of Acupuncture Efficacy on Nerve Root Cervical Spondylosis Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To systematically review the efficacy and safety of acupuncture in the therapy of cervical spondylotic myelopathy.Methods:Randomized controlled trials (RCT) about acupuncture therapy on nerve root type cervical spondylosis were electronically searched in CNKI, PubMed, EMBase, Wanfang Data. After conducting quality evaluation according to the"bias risk assessment tool"in the Cochrane Collaboration, the results of Meta analysis were analysed by RevMan 5.3 software.Results:A total of 11 RCTs involved 974 patients were finally included. Meta analysis indicated that acupuncture combined with traction in the therapy of nerve root type cervical to improve spondylopathy pain relief [MD=-1.69, 95%CI (-2.63, -0.75) ];to improve the current pain conditions (PPI) [MD=-0.41, 95%CI (-0.56, -0.26) ];pain relief [VAS (McGill) ] [MD=-1.43, 95%CI (-2.21, -0.6) ];total pain score (PRI) [MD=-2.43, 95%CI (-4.06, -0.80) ];pain perception total score [PRI (S) ] [MD=-1.63, 95%CI (-2.07, -1.20) ];Pain Emotion Total Score [PRI (A) ] [MD=-0.89, 95%CI (-1.39, -0.38) ].The effect of acupuncture group in cervical spondylotic myelopathy therapy was better than that of the traction group, the difference was statistically significant (P<0.05).Conclusion:Acupuncture has good curative effect and advantage in the therapy of cervical spondylosis of nerve root type. However, there are many deficiencies in low-quality inclusion studies and heterogeneity between studies in this systematic review, large-sample, high-quality randomized controlled trials are necessary for validation in the future.
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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 | 0,019 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».