Efficacy and safety of Shenkang injection in the treatment of chronic renal failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic renal failure (CRF) is the final outcome of the development of multiple kidney diseases, and there is no effective method at home and abroad. Traditional Chinese medicine is found to play a major role in the treatment of the non-replacement stage of CRF. Shenkang injection can not only nourish the kidney, but also promote blood circulation and remove blood stasis, which is suitable for the treatment of CRF. This study aims to explore the efficacy and safety of Shenkang injection for CRF and provide evidence for clinical practice. METHODS: This was a prospective randomized controlled trial. One hundred four patients with CRF were randomly divided into treatment groups and control groups according to 1:1, with 52 patients in each group. The control group received basic treatment of western medicine and the treatment group was given Shenkang injection intravenously on the basis of control group. Both groups were given standard treatment for 4 weeks with concurrent follow-up for 1 month. The outcome indicators included: total efficiency, symptom scores, creatinine clearance rate, serum creatinine, blood urea nitrogen, CystatinC, liver function, blood routine, urine routine, incidence of adverse reactions, etc. Data analysis was performed using SPSS 25.0 software. DISCUSSION: This study will evaluate the efficacy and safety of Shenkang injection for CRF, and the results of this trial will provide clinical evidence for the treatment of CRF. TRIAL REGISTRATION: OSF Registration number: DOI 10.17605/OSF.IO/K9C5T.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».