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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».