Herbal medicine foot bath for the treatment of diabetic peripheral neuropathy: protocol for a randomized, double-blind and controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As a common complication of diabetes, the incidence of diabetic peripheral neuropathy (DPN) is 60-70% worldwide. DPN is a major risk factor for diabetic foot, which may lead to foot ulceration and even amputation. The treatment of DPN remains challenging. Our preliminary study demonstrated that the external application of Tangbi Waixi (TW) decoction to the lower extremities relieved clinical symptoms and improved nerve conduction velocity in DPN patients. The aim of this study was to verify the efficacy of TW among DPN patients and evaluate the herb mixture's safety using rigorous methodological designs. METHODS/DESIGN: This study is a multicenter, double-blind, randomized controlled trial. A total of 640 DPN patients will be recruited and randomized to receive a foot bath with either the TW decoction or control drug. Participants will be assessed at baseline and 12 and 24 weeks after treatment. The primary outcome was the change of the Toronto Clinical Scoring System (TCSS). Secondary outcomes were nerve conduction velocity, blood glucose, blood lipids, serum inflammatory cytokines, and the European Quality of Life Five-Dimension Scale (EQ-5D) and TCM symptom scores. DISCUSSION: This multicenter, prospective, randomized clinical trial will provide valuable data regarding the efficacy and safety of foot bath treatment with TW decoction. Positive results would provide a novel treatment regimen for DPN patients. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry, ChiCTR-IOR-16009331 . Registered on 8 October 2016.
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 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».