Salvianolate injection in the treatment of acute cerebral infarction
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the effectiveness and safety of Salvianolate injection (SI) in the treatment of acute cerebral infarction (ACI).We electronically searched databases including PubMed, The Cochrane Library, EMBASE, Chinese Biomedical Literature Database, Chinese National Knowledge Infrastructure, and WanFang Data to collect randomized controlled trials (RCTs) focused on SI treating ACI up to August 2017. Two reviewers independently screened literatures, extracted data, and assessed the risk of bias of included studies. Then, meta-analysis was performed using RevMan 5.3 software.A total of 39 RCTs involving 4516 patients were included. The results of meta-analysis showed that compared with the Western medicine (WM) therapies group [experimental group (EG)], the total effective rate of SI + WM [control group (CG)] was higher (relative risk = 1.29, 95% CI: 1.24-1.35, P < .00001) in 21 RCTs; SI could improve movement function evaluation scores, including National Institute of Health Stroke Scale, Barthel Index, activities of daily living (P < .00001). There was no significant difference in modified Rankin Scale scores between the 2 groups (P = .008) EG was better than CG in improving Montreal Cognitive Assessment scores (P = .001) and Mini-Mental State Examination scores (P < .00001). SI could improved not only the hemorheology indexes, including plasma viscosity, whole blood high-shear viscosity, whole blood low-shear viscosity, fibrinogen (P < .00001), but also high-sensitivity C-reactive protein and C-reactive protein. EG could achieve a better effect on improving the neural deficit scores (P < .00001). There was no significant difference about adverse drug reactions/adverse drug events between the EG and CG (P = .73).Salvianolate can promote recovery of the motor and cognitive function of patients with ACI. However, due to the limited quality and quantity of included studies, more high-quality studies are needed to verify the above conclusion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».