Interim Report on a Live Review of Systematic Reviews of Natural Health Products and Natural Therapies in the Prevention and/or Treatment of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This living review of systematic reviews investigates the types and volume of research pertaining to natural health products and therapies as they relate to the prevention and/or treatment of COVID-19 and post-COVID syndrome. Methods: A monthly search for published peer-reviewed systematic reviews of the topic was initiated May 2022 and is ongoing. Using a systematic keyword search strategy with clear inclusion and exclusion criteria, a summary of the types of studies included, the overall outcome and treatment focus were assessed. Results: A total of 225 systematic reviews encompassing 5,636 studies of randomized controlled trials (49.8%, n=112), observational studies (21.3%, n=48), clinical studies (20.4%, n=46), and other studies (12%, n=27) were included. Of those, 28.9% (n=65) of the systematic reviews focused on prevention, 67.6% (n=152) on treatment, and 3.1% (n=8) on post-COVID. The natural health products reviewed included herbal medicine, vitamins, minerals, other natural health products, and other therapies, with 83.5% (n=188) of all systematic reviews stating a positive outcome and beneficial potential of the natural treatment or therapy investigated. Conclusion: This living systematic review concludes that there is a growing interest in research pertaining to natural health products and therapies with respect to the prevention of COVID-19 infections and addressing disease severity and mortality, especially in adjunct to conventional medical intervention. Nonetheless, there is a lack of high-quality evidence and consistency in outcome reporting across the large breadth of natural treatment and management options.
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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 | 0,063 | 0,195 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,014 |
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 ».