Xuanfei Baidu decoction, a Chinese herbal medicine for coronavirus disease 2019 (COVID-19): a randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the efficacy and safety of Xuanfei Baidu decoction for treating coronavirus disease 2019 (COVID-19). Methods: Patients with COVID-19 were enrolled, and eligible patients were randomly allocated to three groups: group A (Xuanfei Baidu decoction combined with conventional treatment), group B (Ganlu Xiaodu decoction combined with conventional treatment), and group C (conventional treatment only). The duration of treatment was 14 days. The primary outcomes were the duration of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) nucleic acid testing from positive to negative and hospitalization days. The secondary outcome was the rate of symptom resolution. The safety outcome was drug-related adverse events. Results: In total, 103 patients with ordinary-type COVID-19 were included and randomly allocated to groups A (34 cases), B (35 cases), and C (34 cases). Duration for SARS-CoV-2 nucleic acid testing from positive to negative was shortest in group A [(9.88 ± 3.62) days], followed by groups C [(11.20 ± 2.93) days] and B [(12.69 ± 4.11) days]; differences between the three groups were statistically significant ( P = 0.010). The number of hospitalization days was the least in group A [(14.00 ± 6.55) days], followed by groups B [(15.40 ± 4.02) days] and C [(16.38 ± 5.73) days], and differences between groups were statistically significant ( P = 0.019). There was no statistically significant difference in the rate of symptom resolution between groups ( P > 0.05). No deaths or serious adverse events occurred in either of the groups. Conclusion: Considering the treatment of ordinary-type COVID-19, Xuanfei Baidu decoction can shorten the duration from a positive to negative SARS-CoV-2 nucleic acid test, as well as the duration of hospitalization. Moreover, there were no Xuanfei Baidu decoction-induced adverse reactions. Graphical abstract: http://links.lww.com/AHM/A44.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».