Chinese herbal medicine Xianling Gubao capsule for knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis (KOA) is the most prevalent degenerative joint disease among populations over 60 years old, and is the most common cause of musculoskeletal pain and disability worldwide. Xianling Gubao capsule (XLGBC), a Chinese patent medicine, is widely used for treatment of osteoporosis. Meanwhile, according to the theory of homotherapy for heteropathy, XLGBC is increasingly applied in the clinical practice of KOA. However, no systematic review has found that XLGBC is as effective in treatment of KOA as it is in treatment of osteoporosis. Therefore, we will conduct a systematic review of XLGBC in KOA treatments. METHODS: All randomized controlled trials assessing the validity of XLGBC therapy for KOA will be retrieved from the following seven databases, including the Cochrane Library, PubMed, EMBASE, Chinese Biomedical Literature Database, China National Knowledge Infrastructure, Wan Fang Database, and Chinese Scientific Journal Database. The primary outcome measures are the visual analogue scale pain score, and a comprehensive evaluation including the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index scores, Lysholm scores, and Bristol scores. And the secondary outcome measures include cure rate and adverse events. The procedure such as retrieval and selection of literature, data extraction, evaluation of risk of bias, and assessment of reporting bias will be executed by 2 reviewers independently. The data synthesis for meta-analysis will be conducted by Review Manager 5.4 software. RESULTS: A high-quality evidence of XLGBC for the treatment of KOA will be generated from the aspects of safety and efficacy. CONCLUSION: This systematic review will provide evidence to help us confirm the clinical efficacy of XLGBC in the treatment of KOA. OSF REGISTRATION NUMBER: Registration DOI 10.17605/OSF.IO/QD5SY.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».