The efficacy and safety of <i>Curcuma longa</i> extract and curcumin supplements on osteoarthritis: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the efficacy and safety of Curcuma longa extract and curcumin supplements on osteoarthritis (OA). METHODS: The databases such as Pubmed and Cochrane Library were searched to collect the article about Curcuma longa extract and curcumin in the treatment of OA. Then, randomized controlled trials (RCTs) were selected and their data were extracted. Finally, the RevMan5.3 was utilized for risk of bias assessment and meta-analysis, the STATA15.0 were utilized for publication bias assessment, and GRADE tool were used for the evidence quality assessment of primary outcomes. RESULTS: A total of 15 RCTs involving 1621 participants were included. (1) Compared with placebo, Curcuma longa extract and curcumin (C.) can decrease the visual analog scale (VAS) and The Western Ontario and McMaster Universities (WOMAC) score-pain, the WOMAC score-function and the WOMAC score-stiffness. In terms of adverse events, Curcuma longa extract and curcumin are comparable with those of placebo. (2) Compared with non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), Curcuma longa extract and curcumin have similar effects on joint pain, function and stiffness. The incidence of adverse events in Curcuma longa extract and curcumin was lower. (3) Compared with the NSAIDs group, C.+NSAIDs can also decrease the VAS and WOMAC score-pain, the WOMAC score-function and the WOMAC score-stiffness. In terms of adverse events, the addition of Curcuma longa extract and curcumin to NSAIDs did not increase adverse events. CONCLUSION: Curcuma longa extract and curcumin may be a safer and effective supplement for OA patients. It is recommended to use Curcuma longa extract and curcumin supplement for OA patients for more than 12 weeks.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle