Effectiveness and safety of ginkgo biloba preparations in the treatment of Alzheimer's disease: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To conduct a meta-analysis of the effectiveness and safety of ginkgo biloba preparations combined with donepezil hydrochloride vs. donepezil for the treatment of Alzheimer's disease (AD). Methods Three English databases (Cochrane Library, PubMed, EMBASE), and four Chinese databases [the China National Knowledge Infrastructure (CKNI), the Chinese Biomedical Literature database (CBM), the Chongqing VIP database, and WANFANG DATA)] were manually searched for literature published from the respective dates of inception of the databases to December 2022. The randomized controlled trials (RCTs) of ginkgo biloba preparations with donepezil hydrochloride vs. donepezil for the treatment of AD were included. Relevant literature was screened, and the data in the included studies were extracted for quality assessment according to the Risk of bias tool. The RevMan 5.3 software was used for meta-analysis. Results A total of 1,642 participants were enrolled in the 18 RCTs. Of these, 842 were in the experimental group (ginkgo biloba preparations combined with donepezil hydrochloride) and 800 were in the control group (donepezil). The overall methodological quality of the included RCTs is poor due to the high risks of blindness and allocation concealment. The meta-analysis results showed statistically significant differences in several outcomes including Risk Ratio (RR) in change for clinical effectiveness rate (1.23, 95% CI 1.13, 1.34, P < 0.00001), mean difference (MD) in change for Mini-Mental State Examination score (3.02, 95% CI 2.14, 3.89, P < 0.00001), Activity of Daily Living Scale score (−4.56, 95% CI −5.09, −4.03, P < 0.00001), Hasegawa Dementia Scale score (2.04, 95% CI 1.74, 2.34, P < 0.00001), Montreal Cognitive Assessment score (2.38, 95% CI 0.72, 4.06, P = 0.005), between the experimental and control groups. But there is no statistically significant difference in change for adverse reaction (0.91, 95% CI 0.58, 1.42, P = 0.69). Conclusion Ginkgo biloba preparations plus donepezil can improve clinical effectiveness rate and vocabulary memory outcomes. However, more relevant high-quality RCTs are needed in the future to validate these results. Systematic review registration Identifier CRD42022378970.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».