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Enregistrement W3139506347 · doi:10.1101/2021.03.11.21253190

Efficacy and safety of Ayurveda interventions for Sinusitis: A systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3139506347 sur OpenAlexfundno aff
Azeem Ahmad, Manohar Gundeti, Parth Dave, Sophia Jameela, Shruti Khanduri, B.C.S. Rao, Narayanam Srikanth

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Indigenous Peoples' HealthMinistry of Ayurveda, Yoga and Naturopathy, Unani, Siddha and HomoeopathyMinistry of AYUSH, Government of India
Mots-clésMedicineSinusitisPsychological interventionPlaceboClinical trialRandomized controlled trialDoseData extractionAlternative medicineMEDLINEPhysical therapySurgeryInternal medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objectives To provide a broad evaluation of the efficacy and safety of Ayurveda interventions (procedural and non-procedural) for the management of sinusitis, and also of the relative efficacy and safety of different Ayurveda therapies for Sinusitis. Methods Five electronic databases for published research articles, three databases for the unpublished doctoral thesis, clinical trial registries, and hand searches were done till August 2020. All comparative clinical trials recruiting sinusitis patients of any age group, receiving Ayurveda intervention, regardless of forms, dosages, and ingredients, for not less than one week were included. The data extraction and the risk of bias(RoB) assessment were done by two reviewers independently. Results A total of 2824 records were identified, of which 09 randomized parallel arms trials met inclusion criteria. No studies were found comparing Ayurveda versus placebo or non-Ayurveda interventions. Combined Ayurveda therapy (CT) was statistically more beneficial compared with either procedural or non-procedural Ayurveda therapy alone in reducing symptoms nasal discharge (standardized MD −0.71, 95% CI −1.16 to −0.26, I 2 58%, 210 participants) and headache (standardized MD −0.44, 95% CI −0.86 to −0.02, I 2 56%, 218 participants), however, no significant difference was found in reducing symptoms nasal obstruction and loss of smell. No numerical data related to the safety of Ayurveda intervention was found in included trials. Because, included trials(09) were having ‘high’ to ‘unclear’ overall bias, sub-standard methodology, and heterogeneity in results, the overall findings need to be interpreted cautiously. Conclusions Although individual studies appeared to produce positive results, very low certainty of total effect(downgraded twice for RoB, once for inconsistency, indirectness, and imprecision each) hindered to arrive at any conclusion regarding efficacy or safety of Ayurveda interventions for sinusitis. There is a need for well-designed-executed-reported clinical studies on clinically relevant outcomes. PROSPERO registration number RD42018103995 ARTICLE SUMMARY Strength and limitations of this study This is the first systematic review to provide the status of available evidence on the efficacy and safety of Ayurveda interventions for sinusitis. The search strategy was comprehensive, all the relevant sources were searched for published as well as unpublished research works. This systematic review has a broad review question, which compromises its eternal validity. The certainty of the overall effect is ‘very low’ due to ‘unclear’ to ‘high’ overall risk of bias, lack of validated outcome measures, inconsistency in results with wide CIs, small sample sizes, incomplete reporting, etc.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,038
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2021
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Résumé présentoui

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