Comparison of kidney-tonifying and blood-activating medicinal herbs vs NSAIDs in patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis (KOA) is one of the most common chronic muscular diseases in old people. In recent years, people are more and more interested in the use of Chinese herbal medicine (CHM) in the treatment of KOA, such as kidney-tonifying and blood-activating medicinal herbs (KTBAMs) in the treatment of KOA. Many studies have confirmed that KTBAMs are effective in the treatment of KOA. However, it is still unknown whether KTBAMs and NSAIDs are more effective in the treatment of KOA. Therefore, we evaluated the efficacy and safety of KTBAMs and NSAIDs in the treatment of KOA. METHODS: Randomized controlled trials (RCTs) from online databases including PubMed, Embase, the Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure, Chinese Scientific Journal Database, Wanfang Data, and Chinese Biomedical Literature Database that compared the efficacy of KTBAMs and NSAIDs in the treatment of KOA were retrieved. The main outcomes included the evaluation of functional outcomes, pain and adverse effects. The Cochrane risk of bias (ROB) tool was used to assess methodological quality. RESULTS: The literature will provide a high-quality analysis of the current evidence supporting KTBAMs for KOA based on various comprehensive assessments including the total effective rate, visual analog scale scores, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Lequence scores, Knee Society Scale (KSS) scores, and adverse effects. CONCLUSION: This proposed systematic review will provide up-to-date evidence to assess the effect of KTBAMs in the treatment for patients with KOA. RESEARCH REGISTRY REGISTRATION NUMBER: : reviewregistry 783.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».