Design and Methodology of a Multicenter Randomized Clinical Trial to Evaluate the Efficacy of Tongmai Jiangtang Capsules in Type 2 Diabetic Coronary Heart Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Population-based studies have consistently showed an increased incidence of coronary heart disease and cardiac mortality in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Tongmai Jiangtang capsules (TJC) are Chinese patent medicines that have been approved in China for the treatment of diabetic vascular complications. However, the evidence supporting the efficacy of Tongmai Jiangtang capsules in type 2 diabetic coronary heart disease (T2DM-CHD) remains unclear. Herein, we designed a randomized, parallel-controlled clinical trial to investigate a new complementary therapy for T2DM-CHD patients. Methods: A total of 360 T2DM-CHD subjects (aged 18–75 years) will be randomly assigned to the TJC group or the placebo group at a 2:1 ratio. On the basis of western medicine therapy, all the participants will receive TJC or placebo, orally, three capsules/treatment, three per day for 12 weeks. The primary outcomes will be assessed according to the Canadian Cardiovascular Society (CCS) classification. All statistical analyses will be performed setting a two-sided 0.05 significance level, using SAS 9.4 statistical software. Discussion: The efficacy of TJC for the treatment of T2DM-CHD patients will be evaluated. The study will provide reliable clinical research evidence for application of TJC in treating T2DM-CHD patients. Clinical Trial Registration: https://www.chictr.org.cn/enIndex.aspx , Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR2000037491.
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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 | 0,049 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».