Traditional Chinese medicines in the treatment of hepatocellular cancers: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver cancer is a common malignancy with a high mortality rate. Given the poor prognosis associated with this cancer, many patients seek additional therapies that may improve quality of life or survival. Several Traditional Chinese Medicines (TCM) have been evaluated in clinical trials, but little is known about them outside of China. METHODS: We searched independently and in duplicate 8 electronic databases, including 2 Chinese language databases, until February 2009. We included any randomized clinical trials (RCT) evaluating a TCM oral preparation for the treatment of hepatocellular cancers. We abstracted data on survival, tumor response, and performance scores. We conducted a random-effects meta-analysis and applied a meta-regression analysis. RESULTS: We included 45 RCTs (n = 3,236). All studies employed an active control group. In general, the reporting of methodological issues was poor. We analyzed data from 37 trials reporting on complete response effects score (Relative Risk [RR] of 1.26 (95 CI, 1.04-1.52, P = 0.01, I2 = 0%, P = 0.99). Products containing ginseng, astragalus and mylabris had a larger treatment effect (OR 1.34, 95% CI, 1.04-1.71, P = 0.01) than the pooled broad estimate, also the case for astragalus-based treatments (OR 1.35, 95% CI, 1.001-1.80. P = 0.048). We examined survival rates and pooled 15 studies reporting on 6 month outcomes (RR 1.10, 95% CI, 1.04-1.15, P = < 0.0001, I2 = 0%, P = 0.60). This effect was consistent at other prospective dates, including 12 months (22 trials, RR 1.26, 95% CI, 1.17-1.36, P = < 0.0001, I2 = 7%, P = 0.36), 24 months (15 trials, 1.72, 95% CI, 1.40-2.03, P = < 0.0001, I2 = 0%, P = 0.75); and, at 36 months (8 trials, RR 2.40, 95% CI, 1.65-3.49, P = < 0.0001, I2 = 0%, P = 0.62). LIMITATIONS: All included trials were conducted in China where emerging evidence suggests many RCTs are not, in fact, randomized. Publication bias may exist, favouring positive reports. CONCLUSION: Our meta-analysis displays compelling evidence of effectiveness for hepatocellular cancers that should be evaluated in high-quality and transparent clinical trials.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».