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Enregistrement W4312192307 · doi:10.1155/2022/6106993

Efficacy of Traditional Chinese Medicine on Animal Model of IgA Nephropathy: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4312192307 sur OpenAlexaff
Tianying Chang, Hongan Wang, Yinping Wang, Jinhui Ma, Di Zou, Shoulin Zhang, Lehana Thabane

Notice bibliographique

RevueEvidence-based Complementary and Alternative Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Diseases and Glomerulopathies
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesPeople's Government of Jilin ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Science Foundation of Jilin Province
Mots-clésMeta-analysisMedicineNephropathyTraditional Chinese medicineAnimal modelTraditional medicineInternal medicineAlternative medicinePathologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. Traditional Chinese medicine (TCM) has a long history in the treatment of Immunoglobulin A nephropathy (IgAN). A large number of animal experiments focused on the TCM treatment of IgAN are conducted every year. The evidence for these preclinical studies is not clear. This study summarized and evaluated the results of animal experiments on TCM treatment for IgAN. Methods. We systematically searched animal studies from 6 databases from inception to August 30, 2022. We included Chinese studies from the key magazine of China technology. The quality of the included studies was evaluated with the SYRCLE animal experimental bias risk assessment tool and the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE). Results. Out of 832 records identified in the initial search, 30 studies were selected. The results indicated that, compared with the control group, the TCM treatment group improved 24 h urine protein (24 h-UP) level (standardized mean difference (SMD) 3.57, 95% confidence interval (CI) 4.48 to 2.66, P < 0.001 ), urine red blood cell (U-RBC) (SMD 13.66, 95% CI 17.99 to 9.32, P < 0.001 ), serum creatinine (Scr) (mean difference (MD) 10.89, 95% CI 17.00 to 4.77, P < 0.001 ), blood urea nitrogen (BUN) (MD 2.44, 95% CI 3.42 to 1.47, P < 0.001 ), tumor necrosis factor-α (TNF-α) (MD 171.28 to 95% CI 323.68 to 18.88, P = 0.03 ), transforming growth factor-β1 (TGF-β) (SMD 4.02, 95% CI 7.26 to 0.77, P = 0.02 ), matrix metalloproteinase-9/tissue inhibitors of metalloproteinase-1(MMP-9/TIMP-1) (MD 0.03, 95% CI 0.00 to 0.06, P = 0.02 ), nephrin mRNA (SMD 3.39, 95% CI 2.59 to 4.18, P < 0.001 ). However, there is no difference in albumin level (MD 1.10, 95% CI 0.06 to 2.26, P = 0.06 ) and interleukin-6 (IL-6) (MD 170.77, 95% CI 365.3 to 23.75, P = 0.09 ). Conclusions. TCM can improve 24 h-UP, U-RBC, Scr, BUN, MMP-9/TIMP-1, TNF-α, TGF-β, and nephrin mRNA of IgAN animal models. Moreover, there is a need for rigorous reporting of preclinical research methodology, which is essential to support the quality of preclinical research. Registration. This review was registered with a systematic review record CRD42020171404 in the PROSPERO database.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,026
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,355
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,068 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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