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Enregistrement W3034475804 · doi:10.12032/tmr20200515179

Treating COVID-19 by traditional Chinese medicine: a charming strategy?

2020· article· en· W3034475804 sur OpenAlexaboutno aff
Yuliang Zhang, Wanying Zhang, Xin-Zhe Zhao, Jia-Ming Xiong, Guowei Zhang

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraditional Chinese Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineTraditional medicineInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On April 14, 2020, the State Council of China announced that “three proprietary Chinese medicines and three decoctions” of effective traditional Chinese medicine (TCM) in the treatment of the novel coronavirus pneumonia have passed clinical practice screenings [1]. Some scholars believe that early TCM intervention of mild and moderate cases and recovery period may reduce the ratio of mild cases progressing into severe and critical cases. Some data have also suggested that the combination of TCM and Western medicine may reduce the mortality rate in severe and critical cases [2, 3]. 
\n
\n The “three proprietary Chinese medicines” are Chinese patent drug Jinhua Qinggan granules (approval number of State Food and Drug Administration of China (SFDA) Z20160001), Lianhua Qingwen granules (SFDA approval number Z20100040), and Xuebijing injection (SFDA approval number Z20040033) [4]. In this regard, the National Medical Products Administration of China recently approved the inclusion of the treatment of the novel coronavirus pneumonia as a new indication of the “three proprietary Chinese medicines”, which have become the world’s first batch of drugs suitable for COVID-19 (Table 1) [5]. 
\n
\n The “three decoctions” are empirical formula of Chinese medicine Qingfei Paidu decoction, Huashi Baidu decoction, and Xuanfei Baidu decoction (Table 2). Among them, Qingfei Paidu granules and Huashi Baidu granule have been recently approved for clinical trials [5]. 
\n
\n Jinhua Qinggan granule is a proprietary Chinese medicine developed during the 2009 H1N1 influenza pandemic. Both Lianhua Qingwen capsule and Xuebijing injection were identified as proprietary Chinese medicines developed and listed during the SARS in 2003 [3–5]. At present, 22 TCM treatment programs have been registered for clinical trials. 
\n
\n However, because Lianhua Qingwen capsule contains Houttuynia cordata, Qingfei Paidu decoction contains Belamcandae Rhizoma, and both of them contain aristolochic acid, which can cause kidney injury and liver cancer [6–7]. Xuanfei Baidu decoction and Qingfei Paidu decoction contain Ephedrae Herba, which has cardiovascular toxicity and stimulative effect on central nervous system [8]. Qingfei Paidu decoction contains Alismatis Rhizoma, which may cause kidney injury [9]. Perhaps it is the above toxicity of herb that prohibits the import or clinical application of these six decoctions in Sweden, Singapore, the United States, Canada and other countries [10].

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,000

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 Opus0,452
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,134 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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