Efficacy and safety of plant-derived products for the treatment of osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Plant-derived therapies are traditionally used as medicines, but they have generally not been studied with the same rigor as pharmaceutical agents. This review summarizes the use of plant-derived products for osteoarthritis. Methods: Sixty-three identified trials were summarized for pain, function, and safety outcomes using standardized mean differences (SMDs) and relative risks. Results: Plant-derived therapies are effective for treating pain compared to placebo, as assessed using visual analog scores and numerical rating scales (SMD, 1.08; 95% confidence interval [CI]: 0.72–1.44), or Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC)/Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS) pain scales (SMD, 0.98; 95% CI: 0.62–1.35). Classes demonstrating overall efficacy in more than one trial for either visual analog scores or WOMAC pain included Boswellia serrata , capsaicin, and ginger; there was single-trial evidence of the efficacy of another nine agents. Plant-derived therapies have similar efficacy to an active comparator (SMD, 0.32; P =0.08; -0.08; P =0.14). Therapies are also effective for functional outcomes compared to placebo (SMD, 0.92; P <0.001). However, significant heterogeneity remains for all pain and function outcomes, indicating that the results need to be interpreted with caution. Risk of adverse events was similar to placebo (relative risk =1.13; P =0.1), but reduced compared to an active comparator (relative risk, 0.75; P <0.001). Conclusion: Plant-derived therapies may be efficacious in treating osteoarthritic pain and functional limitations, and they appear to be safer than other active therapies. However, quality trials and long-term data are lacking, and the number of trials for each therapy is limited. Comparisons would be assisted by trial standardization. Keywords: phytotherapy, plant extract, herbal, review, meta-analysis, osteoarthritis
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».