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Enregistrement W3183873484 · doi:10.3760/cma.j.cn121430-20201215-00758

[Meta analysis on the treatment of coronavirus disease 2019 by traditional Chinese and Western medicine].

2021· review· en· W3183873484 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Coronavirus2019-20 coronavirus outbreakWestern medicineMedicinePandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyTraditional Chinese medicineDiseaseTraditional medicineInfectious disease (medical specialty)Alternative medicineInternal medicineOutbreakPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the clinical efficacy and safety of combination of traditional Chinese and Western medicine in the treatment of coronavirus disease 2019 (COVID-19) by Meta analysis. METHODS: The clinical randomized controlled trials (RCT) and cohort studies on the treatment of COVID-19 with combination of Chinese traditional and Western medicine published on CNKI, Wanfang database, VIP database and PubMed were searched by computer from January 2020 to June 2020. Patients in the simple Western medicine treatment group were treated with routine treatment of Western medicine, and the patients in integrated traditional Chinese and Western medicine treatment group were treated with traditional Chinese medicine on the basis of routine treatment of Western medicine. The main outcome was the total effective rate of treatment. The secondary outcome were the antipyretic rate, chest CT recovery rate, lymphocyte count (LYM), C-reactive protein (CRP) level and safety. The Cochrane manual and the Newcastle Ottawa Scale (NOS) were used to evaluate the quality of the literature; the RevMan5.3 software was used to analyze the articles that meets the quality standards, and a funnel chart was drawn to evaluate the total effective publication bias. RESULTS: Thirteen articles were analyzed, including 1 039 COVID-19 patients, 559 in integrated traditional Chinese and Western medicine treatment group and 480 in simple Western medicine treatment group. The results of Meta- analysis showed that compared with the simple Western medicine treatment group, the combination of routine treatment of Western medicine and traditional Chinese medicine Qingfei Paidu decoction, Lianhua Qingwen granule, Shufeng jiedu capsule, Xuebijing injection or Reyanning mixture could significantly improve the total effective rate, antipyretic rate and chest CT recovery rate [total effective rate: odds ratio (OR) = 2.95, 95% confidence interval (95%CI) was 2.10-4.14, P < 0.000 01; antipyretic rate: OR =3.01, 95%CI was 1.64-5.53, P = 0.000 4; chest CT recovery rate: OR = 2.53, 95%CI was 1.83-3.51, P = 0.000 1], increase LYM levels [mean difference (MD) = 0.26, 95%CI was 0.02-0.50, P = 0.03], and reduce of CRP content (MD = -17.68, 95%CI was -33.14 to -2.22, P = 0.02). Based on the funnel chart analysis of 12 articles with total efficiency, the result showed that the funnel chart distribution was not completely symmetrical, indicating that there might be publication bias. CONCLUSIONS: On the basis of routine treatment with Western medicine, combined with traditional Chinese medicine can significantly improve the total effective rate of COVID-19 and improve the laboratory results and clinical symptoms of patients. Compared with the routine treatment of Western medicine alone, the combination of traditional Chinese and Western medicine has better clinical efficacy and safety.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,036
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,320
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,101 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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