Oral herbal medicines marketed in Brazil for the treatment of osteoarthritis: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Herbal medications are commonly used to manage symptoms associated with osteoarthritis (OA). This systematic review evaluated the effectiveness and safety of oral medications used in Brazil for the treatment of OA. Randomized clinical trials involving adults with OA treated by a herbal medicine or a control group were eligible. The primary outcomes measured were pain, physical function, swelling, stiffness and quality of life; and the secondary outcomes were adverse events, activity limitations and treatment satisfaction. Sixteen studies were included (n = 1,741 patients) in the systematic review and nine studies in the meta-analysis, representing 6 of the 13 herbal medicines studied: Boswellia serrata (n = 2), Curcuma longa (n = 3), Harpagophytum procumbens (n = 1), Salix daphnoides (n = 3), Uncaria guianensis (n = 2) and Zingiber officinale (n = 5). B. serrata was more effective than both placebo and valdecoxib for improvement of pain and physical function. No difference was observed for H. procumbens, C. longa and U. guianensis compared with control. Z. officinale showed improvement of pain over placebo. The evidence was insufficient to support the effective and safe use of these herbal medicines, because the quality of evidence of studies was low. This study guides managers of the Brazilian public health system and prescribers in decision-making regarding the use of these herbal medicines for OA. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».