Ginkgo biloba extract for essential hypertension: A systemic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ginkgo biloba extract (GBE), a traditional natural herbal product, is often used in the treatment of essential hypertension (EH) as complementary therapy in China and European countries. AIM: To critically assess the current clinical evidence of efficacy and safety of GBE for EH. METHODS: 7 electronic databases (Cochrane Library, PubMed, EMBASE, VIP, CBM, Wanfang data, and CNKI) were searched to identify randomized controlled trials (RCTs) of GBE for EH. Methodological quality was assessed independently using the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. RESULTS: A total of 9 RCTs with 1012 hypertensive patients were identified and reviewed. Most RCTs were of high risk of bias with flawed study design and poor methodological quality. 6 trials demonstrated potential positive effect of GBE as complementary therapy on BP reduction when compared with antihypertensive drug therapy; however, it was not associated with a statistically significant effect on both SBP and DBP reduction in 3 other trials. Despite the positive findings, there were so many methodological limitations and significant clinical heterogeneity. Most of the trials did not report adverse effects, and the safety of GBE is still uncertain. CONCLUSION: No confirmative conclusions on the efficacy and safety of GBE for EH could be drawn. More rigorous trials are warranted to support their clinical use.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».