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Enregistrement W4205754979 · doi:10.1155/2022/6887988

The Efficacy and Safety of Chinese Herbal Medicine in the Treatment of Knee Osteoarthritis: An Updated Systematic Review and Meta‐Analysis of 56 Randomized Controlled Trials

2022· review· en· W4205754979 sur OpenAlexaboutno aff
Lin Zhou, Junju Zheng, Mangmang Chen, Jiaru Chen, Jiejun Lin

Notice bibliographique

RevueOxidative Medicine and Cellular Longevity · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineCochrane LibraryMEDLINERelative riskRandomized controlled trialSubgroup analysisOsteoarthritisAdverse effectStudy heterogeneitySystematic reviewPhysical therapyPublication biasInternal medicineAlternative medicineConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective . This systematic review and meta‐analysis were performed to investigate the efficacy and safety of Chinese herbal medicine (CHM) in the treatment of knee osteoarthritis (KOA). Methods . An electronic search was conducted in eight databases (PubMed, EMBASE, Web of Science, Cochrane Library, Chinese National Knowledge Infrastructure, Chinese Biomedical Literature Database, Chinese VIP Database, and Wanfang Database) from inception until December 2019. The risk of bias assessment of the included RCTs was evaluated by Cochrane collaboration’s tool. The inclusion criteria were RCTs that investigated the efficacy and safety of CHM in the treatment of KOA, with no restrictions on publication status or language. The exclusion criteria included nonrandomized or quasi‐RCTs, no clear KOA diagnostic approach, combined Chinese medicinal herbs with other traditional Chinese medicine treatment modalities, and published using repeated data and missing data. We computed the relative risk (RR) and the standard mean difference (SMD) for dichotomous outcomes and continuous outcomes, respectively. When heterogeneity was detected or there was significant statistical heterogeneity ( P < 0.05 or I 2 > 50 % ), a random‐effects model was employed, followed by further subgroup analysis and metaregression estimations to ascertain the origins of heterogeneity. Otherwise, we used a fixed‐effects model ( P ≥ 0.05 or I 2 ≤ 50 % ). The primary outcome measures were visual analog score (VAS), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Lysholm score, and Lequesne index. Secondary outcome measures were the total clinical effective rate and adverse events. The meta‐analysis was performed using the Stata 14.0 software. Results . A total of 56 RCTs comprising 5350 patients met the inclusion criteria. This meta‐analysis showed that application of CHM as adjuvant therapy or monotherapy for KOA can significantly decrease VAS, WOMAC, and the Lequesne index and improve the Lysholm score as well as the total effective rate. In addition, this treatment has fewer adverse effects, suggesting that CHM is generally safe and well tolerated among patients with KOA. Conclusion . Our study offers supportive evidence that CHM, either adjuvant therapy or monotherapy, reduces the VAS, WOMAC, and Lequesne index and improves the Lysholm score and overall effective rate in patients with KOA. Additionally, CHM was well tolerated and safe in KOA patients. We found frequently used CHMs that might contribute to the formulation of a herbal formula that could be considered for further clinical use. However, given the heterogeneity and limited sample size in this study, larger multicenter and high‐quality RCTs are needed to validate the benefits of CHM in the treatment of KOA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0430,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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