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Enregistrement W2944108905 · doi:10.1186/s12906-019-2491-y

Traditional Chinese medicine use is associated with lower end-stage renal disease and mortality rates among patients with diabetic nephropathy: a population-based cohort study

2019· article· en· W2944108905 sur OpenAlexaff
Hsing‐Yu Chen, Heng‐Chih Pan, Yung-Chang Chen, Yu‐Chun Chen, Yi-Hsuan Lin, Sien‐Hung Yang, Jiun-Liang Chen, Hau‐Tieng Wu

Notice bibliographique

RevueBMC Complementary and Alternative Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, TaiwanChang Gung Medical Foundation
Mots-clésMedicineHazard ratioPropensity score matchingEnd stage renal diseaseInternal medicineCumulative incidenceConfidence intervalProportional hazards modelCohort studyCohortPopulationConfoundingDiabetes mellitusIncidence (geometry)Rate ratioDiseaseEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetic nephropathy (DN) is a common complication of diabetes mellitus (DM) that imposes an enormous burden on the healthcare system. Although some studies show that traditional Chinese medicine (TCM) treatments confer a protective effect on DN, the long-term impact remains unclear. This study aims to examine end-stage renal disease (ESRD) and mortality rates among TCM users with DN. METHODS: A total of 125,490 patients with incident DN patients from 2004 to 2006 were identified from the National Health Insurance Research Database in Taiwan and followed until 2012. The landmark method was applied to avoid immortal time bias, and propensity score matching was used to select 1:1 baseline characteristics-matched cohort. The Kaplan-Meier method and competing-risk analysis were used to assess mortality and ESRD rates separately. RESULTS: Among all eligible subjects, about 60% of patients were classified as TCM users (65,812 TCM users and 41,482 nonusers). After 1:1 matching, the outcomes of 68,882 patients were analyzed. For the ESRD rate, the 8-year cumulative incidence was 14.5% for TCM users [95% confidence interval (CI): 13.9-15.0] and 16.6% for nonusers (95% CI: 16.0-17.2). For the mortality rate, the 8-year cumulative incidence was 33.8% for TCM users (95% CI: 33.1-34.6) and 49.2% for nonusers (95% CI: 48.5-49.9). After adjusting for confounding covariates, the cause-specific hazard ratio of ESRD was 0.81 (95% CI: 0.78-0.84), and the hazard ratio of mortality for TCM users was 0.48 (95% CI: 0.47-0.50). The cumulative incidence of mortality increased rapidly among TCM users with ESRD (56.8, 95% CI: 54.6-59.1) when compared with TCM users without ESRD (30.1, 95% CI: 29.4-30.9). In addition, TCM users who used TCM longer or initiated TCM treatments after being diagnosed with DN were associated with a lower risk of mortality. These results were consistent across sensitivity tests with different definitions of TCM users and inverse probability weighting of subjects. CONCLUSIONS: The lower ESRD and mortality rates among patients with incident DN correlates with the use of TCM treatments. Further studies about specific TCM modalities or medications for DN are still needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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

Citations58
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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