Clinical efficacy of Danzhi Xiaoyao Powder in the treatment of post-stroke depression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is a common complication after stroke and is closely related to the poor prognosis of stroke. Antidepressants are the priority drug in the treatment of post-stroke depression (PSD), but there are dependence and adverse reactions. Danzhi Xiaoyao Powder has a good effect on depression without obvious adverse reactions. At present, there is a lack of rigorous randomized controlled trials to evaluate the clinical efficacy of Danzhi Xiaoyao Powder in the treatment of PSD. METHODS: This is a prospective, randomized, double-blind, parallel controlled trial to explore the efficacy and safety of Danzhi Xiaoyao Powder in the treatment of PSD. The participants were randomly divided into treatment group and control group. The treatment group used Danzhi Xiaoyao Powder combined with escitalopram oxalate, and the control group used Danzhi Xiaoyao Powder simulant combined with citalopram oxalate. The two groups were both treated for 8 weeks and followed up for 3 months. Observational index includes: Total response rate, Hamilton depression scale, Barthel index, national institutes of health stroke scale, the modified Edinburgh-Scandinavian stroke scale, Incidence of adverse reactions. Finally, SPASS 22.0 software was used for statistical analysis of the data. DISCUSSION: This study will evaluate the clinical efficacy of Danzhi Xiaoyao Powder in the treatment of PSD. The results of this study will provide reliable evidence for the clinical use of Xiaoyao Powder in the treatment of PSD. TRIAL REGISTRATION: Open Science Framework Registration number: DOI 10.17605/OSF.IO/5V926.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».