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Enregistrement W2427710323 · doi:10.3747/co.23.2920

Astragalus-Containing Traditional Chinese Medicine, with and without Prescription Based on Syndrome Differentiation, Combined with Chemotherapy for Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer: A Systemic Review and Meta-Analysis

2016· review· en· W2427710323 sur OpenAlexvenueno aff
Shuang Wang, Q. Wang, Lijing Jiao, Yiwei Huang, D. Garfield, Jialong Zhang, Ling Xu

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFok Ying Tong Education FoundationScience and Technology Commission of Shanghai Municipality
Mots-clésMedicineLung cancerInternal medicineHazard ratioMeta-analysisOncologyTraditional Chinese medicineMedical prescriptionAdverse effectChemotherapyTraditional medicineCancerConfidence intervalAlternative medicinePharmacologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Traditional Chinese Medicine (tcm) is used in China as part of the treatment for non-small-cell lung cancer (nsclc) and often includes prescription of herbal therapy based on syndrome differentiation. Studies of various Astragalus-based Chinese medicines combined with platinum-based chemotherapy in the treatment of lung cancer are popular in East Asia, particularly in China. The aim of the present study was to perform a systematic review and meta-analysis comparing platinum-based chemotherapy alone with platinum-based chemotherapy plus Astragalus-based Chinese botanicals, with and without prescription based on syndrome differentiation, as first-line treatment for advanced nsclc. METHODS: We searched the Chinese Biomedical Literature database, the China National Knowledge Internet, the VIP Chinese Science and Technology Periodicals Database, PubMed, embase, the Cochrane databases, and abstracts presented at meetings of the American Society of Clinical Oncology, the World Conference on Lung Cancer, the European Society for Medical Oncology, and the Chinese Society of Clinical Oncology for all eligible studies. Endpoints were overall survival; 1-year, 2-year, and 3-year survival rates; performance status; overall response rate; and grade 3 or 4 adverse events. Subgroup analyses based on herbal formulae individualized using syndrome differentiation or on oral or injection patent medicines were performed using the Stata software application (version 11.0: StataCorp LP, College Station, TX, U.S.A.) and a fixed-effects or random-effects model in case of heterogeneity. Results are expressed as a hazard ratio (hr) or relative risk (rr), with corresponding 95% confidence intervals (cis). RESULTS: Seventeen randomized studies with scores on the Jadad quality scale of 2 or more, representing 1552 patients, met the inclusion criteria. Compared with platinum-based chemotherapy alone, the addition of Astragalus-based tcm to chemotherapy was associated with significantly increased overall survival (hr: 0.61; 95% ci: 0.42 to 0.89; p = 0.011); 1-year (rr: 0.73; 95% ci: 0.65 to 0.82; p < 0.001), 2-year (rr: 0.3344; 95% ci: 0.237 to 0.4773; p < 0.001), and 3-year survival rates (rr: 0.30; 95% ci: 0.17 to 0.53; p < 0.001); performance status (rr: 0.43; 95% ci: 0.34 to 0.55; p < 0.001); and tumour overall response rate (rr: 0.7982; 95% ci: 0.715 to 0.89; p < 0.001). Subgroup analyses indicated that Astragalus herbal formulae given based on syndrome differentiation were more effective than Astragalus-based oral and injection patent medicines. Side effects-including anemia, neutropenia, thrombocytopenia, fatigue, poor appetite, nausea, and vomiting-were significantly more frequent with platinum-based chemotherapy alone than when platinum-based chemotherapy was combined with Astragalus-based tcm. CONCLUSIONS: Astragalus-based Chinese botanical therapy, especially when based on syndrome differentiation, is associated with increased efficacy of platinum-based chemotherapy and decreased platinum-derived toxicities for patients with advanced nsclc.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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