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Enregistrement W2802118994 · doi:10.1016/j.trci.2018.02.004

Efficacy and safety of the compound Chinese medicine SaiLuoTong in vascular dementia: A randomized clinical trial

2018· article· en· W2802118994 sur OpenAlexaff
Jianping Jia, Cuibai Wei, Shuoqi Chen, Fangyu Li, Yi Tang, Wei Qin, Lu Shi, Min Gong, Hui Xu, Fang Li, Jia He, Haiqing Song, Shanshan Yang, Aihong Zhou, Fen Wang, Xiumei Zuo, Changbiao Chu, Junhua Liang, Longfei Jia, Serge Gauthier

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Translational Research & Clinical Interventions · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Key Scientific Instrument and Equipment Development Projects of ChinaBeijing Municipal Administration of HospitalsSecond Military Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVascular dementiaDementiaRandomized controlled trialMedicineClinical trialAlternative medicineInternal medicineIntensive care medicinePathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction No licensed medications are available to treat vascular dementia (VaD). Methods Patients were randomly assigned to experimental groups (SaiLuoTong [SLT] 360 or 240 mg for groups A and B for 52 weeks, respectively) or placebo group (SLT 360 mg and 240 mg for group C only from weeks 27 to 52, respectively). Results Three hundred twenty‐five patients were included in final analysis. At week 26, the difference in VaD Assessment Scale–cognitive subscale scores was 2.67 (95% confidence interval, 1.54 to 3.81) for groups A versus C, and 2.48 (1.34 to 3.62) for groups B versus C (both P < .0001). However, at week 52, no difference was observed among the groups on the VaD Assessment Scale–cognitive subscale ( P = .062) because of the emerging efficacy of SLT in placebo beginning at week 27. Discussion This study suggests that SLT is effective for treatment of VaD, and this compound Chinese medicine may represent a better choice to treat VaD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,351
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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