Traditional Chinese medicine therapies for patients with knee osteoarthritis: A protocol for systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knee osteoarthritis (KOA) is a common cause of chronic musculoskeletal pain and disability as well as a socioeconomic burden on healthcare services globally. Numerous clinical trials indicated that traditional Chinese medicine (TCM) may effectively improve the clinical symptoms of KOA patients. However, the comparative efficacy and safety of different TCM therapies in patients with KOA is not yet clear. In order to evaluate the efficacy and safety of TCM for KOA, we will conduct a systematic review and network meta-analysis on the existing randomized controlled trials (RCTs). METHODS: A systematic literature search will be conducted in PubMed, Web of Science, Embase, EBSCO, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure, Wanfang, Chinese Biomedical Literature Database, and the VIP Database for Chinese Technical Periodicals up to February 2022 to identify the relevant RCTs. The primary outcomes are visual analog scale, Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index, Lysholm score, and Lequesne index. Secondary outcomes include the total clinical effective rate and adverse events. Study quality will be evaluated using the Cochrane risk of bias tool (RoB 2.0) for RCTs. Data analysis will be performed using Stata and WinBUGS. The quality of evidence will be assessed using the Grades of Recommendations Assessment Development and Evaluation. RESULTS: The results of this study will be submitted to a peer-reviewed journal for publication. CONCLUSIONS: This study will provide evidence-based medical evidence for the treatment of KOA with TCM therapies and offer better assistance for clinical practice. PROTOCOL REGISTRATION NUMBER: INPLASY202230008.
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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 | 0,067 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,003 |
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 ».