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Enregistrement W4286214323 · doi:10.1155/2022/2755332

Clinical Application of Traditional Chinese Medicine Therapy for Type 2 Diabetes Mellitus: An Evidence Map

2022· review· en· W4286214323 sur OpenAlex
Ying Wang, Zelei Dai, Qin Wang, Ying He, Yalan Peng, Miaomiao Wu, Haiqi Song, Long Ma, Yonggang Zhang, Nian Li

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEvidence-based Complementary and Alternative Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraditional Chinese Medicine Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology of Sichuan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineTraditional Chinese medicinePillAlternative medicineTraditional medicineEtiologyMEDLINEWeb of scienceType 2 Diabetes MellitusInternal medicineDiseaseIntensive care medicineDiabetes mellitusMeta-analysisPharmacologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 diabetes mellitus (T2DM), a common disease with a complex etiology in the world, is an important risk factor for severe cardiovascular and cerebrovascular diseases. However, treatments of T2DM are mainly based on Western medicine, whose severe side effects make traditional Chinese medicine (TCM) therapy more appealing to patients and clinicians. The overall clinical evidence for different TCM therapies in the treatment of T2DM is still unclear. This study aimed to adopt the evidence-mapping method and integrate the evidence from various researches on this topic, to depict the whole picture of TCM therapies for T2DM. This review included searches of PubMed, Embase, Web of Science, and three major Chinese literature databases (CNKI, VIP, and Wanfang) from inception to November 18, 2021. Two independent reviewers screened the literature, extracted information, and evaluated the quality of all included studies. A systematic review was subsequently performed. In total, 47 studies were reviewed, of which 46 studies (97.9%) were from China and 1 (2.1%) was from Canada. The evidence map was conducted according to different TCM therapies, including herbs or herbal extracts, compounds, powders, decoctions, pills, external treatment, basic theories and treatment principles of TCM, proprietary Chinese medicines, and unspecified TCM integrated therapies. According to the AMSTAR-2 scoring results, 4 papers were rated as high quality, 11 were low quality, and 32 were very low quality. Outcome indicators mainly focused on FBG, HbA1c, 2-h PBG, TC, TG, LDL-C, etc. The results showed that different types of TCM treatment had different improvement effects on the outcome indicators of T2DM. More consistent benefits were observed in the improvement of FBG, HbA1c, and 2-h PBG with treatment regimens based on basic theories and treatment principles of TCM, decoctions and pills, and unspecified TCM integrated therapies. Among herbs, ginger and Coptis root showed more improvement in all outcomes. Compounds, powders, and external treatment showed relatively consistent beneficial effects on the improvement of FBG. No serious adverse events were reported. Overall, the current evidence map provided an intuitive overview of the beneficial effects of TCM therapies in the treatment of type 2 diabetes. This study can be used as a reference for the clinical application of traditional Chinese medicine in T2DM, but due to the low-quality level of the included studies, it should be treated with caution in clinical practices.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,414
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,079 · 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