Complementary and Alternative Medicine in Chronic Rhinosinusitis: A Systematic Review and Qualitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complementary and alternative medicine (CAM) is frequently used in the treatment of chronic rhinosinusitis (CRS) in developed countries. With a plethora of CAM therapies available, their effectiveness and safety are poorly understood in the context of CRS. OBJECTIVES: This article aims to critically appraise the evidence for CAM use in CRS through a systematic review of current literature that investigate the effects of CAM on symptoms and clinical status of adults with CRS. STUDY DESIGN: Systematic review and qualitative analysis. REVIEW METHODS: A comprehensive systematic review of the literature was conducted by the authors using 5 databases from inception to July 2017: CINAHL, Cochrane, Embase, PubMed, and SCOPUS. Inclusive medical subject headings and keywords consisted of, but were not limited to, sinusitis and complementary therapies, naturopathy, or traditional Chinese medicine. PRISMA guideline was followed. Using templates by Cochrane Public Health Group and Newcastle-Ottawa Scale, each author extracted data, assessed bias, and computed minimal clinically important difference. Any conflicts were resolved through discussion. RESULTS: In total, 7 of 7141 articles from 1995 to 2016 were included. Three randomized controlled trials and 4 observational studies were organized into 4 categories of CAM: naturopathy, Chinese medicine, homeopathy, and others. Limited evidence supported the use of Pimpinella anisum and crenotherapy for CRS. Data available on Chinese medicine, homeopathy, and liposomal therapy in CRS were inconclusive due to inherent flaws in the studies. CONCLUSION: Overall, there is very limited evidence to support the use of CAM in the treatment of CRS. No significant adverse effects have been found. Given its widespread use, more rigorous data from high-quality research are needed before it can be routinely recommended.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».