A Series of N-of-1 Trials for Traditional Chinese Medicine Using a Bayesian Method: Study Rationale and Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background. Our previous studies showed that N-of-1 trials could reflect the individualized characteristics of traditional Chinese medicine (TCM) syndrome differentiation with good feasibility, but the sensitivity was low. Therefore, this study will use hierarchical Bayesian statistical method to improve the sensitivity and applicability of N-of-1 trials of TCM. Methods/Design. This is a randomized, double-blind, placebo-controlled, three-pair crossover trial for a single subject, including 4–8 weeks of run-in period and 24 weeks of formal trial. In this study, we will recruit a total of 30 participants who are in the stable stage of bronchiectasis. The trial will be divided into three pairs (cycles), and one cycle contains two observation periods. The medications will be taken for three weeks and stopped for one week in the last week of each observation period. The order of syndrome differentiation decoction and placebo will be randomly determined. Patient self-reported symptom score (on a 7-point Likert scale) is the primary outcome. Discussion. Some confounding variables (such as TCM syndrome type and potential carryover effect of TCM) will be introduced into hierarchical Bayesian statistical method to improve the sensitivity and applicability of N-of-1 trials of TCM, and the use of prior available information (e.g., “borrowing from strength” of previous trial results) within the analysis may improve the sensitivity of the results of a series of N-of-1 trials, from both the individual and population level to study the efficacy of TCM syndrome differentiation. It is the exploration of improving the objective evaluation method of the clinical efficacy of TCM and may provide reference value for clinical trials of TCM in other chronic diseases. This trial is registered with ClinicalTrials.gov (ID: NCT04601792).
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».