The effect of Chinese herbal medicine Jian Ling Decoction for the treatment of essential hypertension: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Jian Ling Decoction (JLD) is often prescribed to improve hypertension-related symptoms in China. However, this treatment has not been systematically reviewed for its efficacy against essential hypertension (EH). This review aims to assess the current clinical evidence of JLD in the treatment of EH. DESIGN: Seven electronic databases, including the Cochrane Central Register of Controlled Trials, PubMed, EMBASE, the Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI), the Chinese Scientific Journal Database (VIP), the Chinese Biomedical Literature Database (CBM) and the Wanfang Database, were searched up to March 2014. Randomised control trials (RCTs) comparing JLD or combined with antihypertensive drugs versus antihypertensive drugs were included. We assessed the methodological quality, extracted the valid data and conducted the meta-analysis according to criteria from the Cochrane group. The primary outcome was categorical or continuous blood pressure (BP), and the secondary outcome was quality of life (QOL). RESULTS: Ten trials (655 patients) with unclear-to-high risk of bias were identified. Meta-analysis showed that JLD used alone showed no BP reduction effect; however, improvement on QOL was found in the JLD group compared to antihypertensive drugs. A significant reduction in systolic and diastolic BP was observed for JLD plus antihypertensive drugs when compared with antihypertensive drugs alone. No serious adverse effects were reported. CONCLUSIONS: Owing to insufficient clinical data, it is difficult to draw a definite conclusion regarding the effectiveness and safety of JLD for EH, and better trials are needed.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».