Investigation into the Individualized Treatment of Traditional Chinese Medicine through a Series of N‐of‐1 Trials
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. To compare the efficacy of individualized herbal decoction with standard decoction for patients with stable bronchiectasis through N‐of‐1 trials. Methods. We conducted a single center N‐of‐1 trials in 17 patients with stable bronchiectasis. Each N‐of‐1 trial contains three cycles. Each cycle is divided into two 4‐week intervention including individualized decoction and fixed decoction (control). The primary outcome was patient self‐reported symptoms scores on a 1–7 point Likert scale. Secondary outcomes were 24‐hour sputum volume and CAT scores. Results. Among 14 completed trials, five showed that the individualized decoction was statistically better than the control decoction on symptom scores (P < 0.05) but was not clinically significant. The group data of all the trials showed that individualized decoction was superior to control decoction on symptom scores (2.13 ± 0.58 versus 2.30 ± 0.65, P = 0.002, mean difference and 95% CI: 0.18 (0.10, 0.25)), 24 h sputum volume (P = 0.009), and CAT scores (9.69 ± 4.89 versus 11.64 ± 5.59, P = 0.013, mean difference and 95% CI: 1.95 (1.04, 2.86)) but not clinically significant. Conclusion. Optimizing the combined analysis of individual and group data and the improvement of statistical models may make contribution in establishing a method of evaluating clinical efficacy in line with the characteristics of traditional Chinese medicine individual diagnosis and treatment.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».