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Enregistrement W4205904607 · doi:10.3389/fmed.2021.685734

Oral Chinese Herbal Medicine on Immune Responses During Coronavirus Disease 2019: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4205904607 sur OpenAlexaboutno aff
Shihua Shi, Fei Wang, Huan Yao, Shuo Kou, Weihao Li, Bonan Chen, Yongcan Wu, Xiaomin Wang, Caixia Pei, Demei Huang, Yilan Wang, Pan Zhang, Yacong He, Zhenxing Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAndrographolide Research and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationYale University
Mots-clésMedicineMeta-analysisImmune systemCoronavirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Traditional medicineDisease2019-20 coronavirus outbreakMEDLINESevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)ImmunologyInfectious disease (medical specialty)VirologyInternal medicineBiologyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cellular immune responses including lymphocyte functions and immune effector cells are critical for the control of coronavirus infection. Chinese herbal medicine (CHM) potentially has a therapeutic effect for treatment of coronavirus disease 2019 (COVID-19). Nevertheless, there are limited clinical practice suggestions on immunogenicity of the CHM against SARS-CoV-2. To assess the effect of oral CHM on immunogenicity and whether oral CHM improves the clinical parameters through the immunity profile during COVID-19, we performed the present study. METHODS: For this systematic review and meta-analysis, 11 databases were searched for relevant studies assessing oral CHM for COVID-19 on November 20, 2020 (updated March 9, 2021). Primary outcomes mainly included immunity profiles. Secondary outcomes included all-cause mortality; the remission time of fever, cough, chest tightness, and fatigue. The random effect was used to estimate the heterogeneity of the studies. Summary relative risks, weight mean difference and standardized mean difference were measured with 95% confidence intervals. Modified Jadad scale and Newcastle-Ottawa Scale were used to assess the risk of bias of randomized controlled trials (RCTs) and observational studies, respectively. The certainty of evidence was evaluated using the GRADE approach. RESULTS: with moderate quality of evidence; and reduced TNF-α with low certainty of evidence. Besides, oral CHM, as an adjuvant medicine reduced the time to clinical symptoms remission with a lower risk of all-cause mortality, compared with routine treatment alone. CONCLUSION: CHM may be recommended as an adjuvant immunotherapy for disease modification and symptom relief in COVID-19 treatment. However, large RCTs objectively assessing the efficacy of CHM on immune responses in COVID-19 are needed to confirm our findings.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,028
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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