Chinese herbal medicine and COVID-19: quality evaluation of clinical guidelines and expert consensus and analysis of key recommendations
Notice bibliographique
Résumé
To systematically review the clinical practice guidelines (CPGs) for the treatment of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) using Chinese herbal medicine (CHM), assess the methodological quality as well as clinical credibility and implementability of specific recommendations, and summarize key recommendations. Methods: As of April 2022, we conducted a comprehensive search on major electronic databases, guideline websites, academic society websites, and government websites to assess the methodological quality and clinical applicability of the included CPGs using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE) II tool and Evaluation-Recommendations EXcellence (AGREE-REX) instructions, respectively. Results: The search yielded 61 CPGs, which were mostly published in 2020; moreover, 98.4% of the CPGs were published in China. Only five CPGs achieved a high-quality AGREE II rating; further, six CPGs could be directly recommended, with most of the CPGs still showing much room for improvement. CPGs had a low overall score in the AGREE-REX evaluation, with the domains of clinical applicability, values and preferences, and implementability being standardized in 21.80% ± 12.56%, 16.00% ± 11.81%, and 31.33% ± 14.55% of the CPGs, respectively. Five high-quality CPGs mentioned 56 Chinese herbal formulas. Half of the recommendations had moderate or strong evidence level in the GRADE evaluation. The most frequently recommended herbal medicines were Lianhua Qingwen granule/capsule and Jinhua Qinggan granule; however, the strength of recommendation for each prescription varied across CPGs and populations. Conclusions: The overall quality of current CPGs for COVID-19 for CHM still needs to be improved; moreover, the strength of the evidence remains to be standardized across CPGs. Graphical abstract: http://links.lww.com/AHM/A34.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».