MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 OpenAlexaboutno aff
Ying Wang, Zelei Dai, Qin Wang, Ying He, Yalan Peng, Miaomiao Wu, Haiqi Song, Long Ma, Yonggang Zhang, Nian Li

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.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0220,017
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

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

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'étudeRevue systématique
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvidence-based Complementary and Alternative MedicineMême sujetTraditional Chinese Medicine AnalysisTravaux en français237 207