Chinese herbal medicine Shenzhuo Formula treatment in patients with macroalbuminuria secondary to diabetic kidney disease: study protocol for a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic kidney disease (DKD) is a serious complication associated with diabetes mellitus and can cause end-stage renal disease (ESRD). Traditional Chinese medicine (TCM) is widely used in China to treat DKD, and in particular microalbuminuria and macroalbuminuria. This study will address the efficacy and safety of Shenzhuo Formula (SZF), a frequently prescribed TCM, in DKD patients with macroalbuminuria. METHODS/DESIGN: This study is a 24-week, randomized, multi-center, double-blinded, double-dummy, controlled, clinical trial that will include 120 DKD patients aged 18 to 80 years old with a 24-h urinary protein (24-h UP) level of between 0.5 g and 3 g and serum creatinine (SCr) ≤ 133 μmol/L (1.5 mg/dL) and compare SZF to irbesartan. The 24-h UP change from baseline to week 24 will represent the primary endpoint with secondary endpoints including SCr, estimated glomerular filtration rate (eGFR), TCM symptoms, urinary albumin excretion rate (UAER), etc. Safety assessments will also be evaluated. DISCUSSION: This study will provide initial evidence regarding the efficacy and safety of SZF relative to irbesartan in the treatment of DKD patients with macroalbuminuria. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry, ID: ChiCTR-ICR-15006311 . Registered on 15 April 2015.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Essai randomisé | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».