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Enregistrement W4386216356 · doi:10.3389/fphar.2023.1176980

Efficacy and safety of combined Chinese and Western medicine in the treatment of knee osteoarthritis: a prospective, multicenter cohort study

2023· article· en· W4386216356 sur OpenAlexaboutno aff
Qian-Yun Ye, Qing Lin, Xueling Hu, Yu-mei Yang, Bao‐Lin Zheng, Ting Li, Wen-Qiang Zhong, Haoyu Wang, Zhifen Zhang, Bing-Jie Luo, Ya-Wen Xiao, Ailing Wu, Li Yan, Zhuo-Ling Zou, Lingyu Li, Xiaoyun Li, Panpan Wang, Yang Li, Xiaofeng Zhu, Li Han, Ronghua Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJinan UniversityTraditional Chinese Medicine Bureau of Guangdong ProvinceGuangdong Science and Technology DepartmentMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaGuangzhou UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineWOMACOsteoarthritisProspective cohort studyVisual analogue scalePhysical therapyIncidence (geometry)Adverse effectCohortInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To conduct a real-world evaluation of the efficacy and safety of combined Chinese and Western medicine in treating knee osteoarthritis (KOA). Methods: A multicenter, prospective cohort study design was employed, enrolling 450 KOA patients (Kellgren-Lawrence score of 3 or less). The patients were divided into a Western medicine treatment group (WM group) and a combined Western and traditional Chinese medicine treatment group (WM-CM group). A 6-week treatment plan was administered, and follow-up visits occurred at 2 weeks, 4 weeks, and 6 weeks after initiating treatment. The primary outcome indicator was the total Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC) score after 6 weeks of treatment. Secondary outcome indicators included WOMAC subscales for pain, stiffness, and joint function, visual analogue scale (VAS) score, physical component summary (PCS), mental component summary (MCS), and clinical effectiveness. The incidence of drug-related adverse events was used as a safety evaluation indicator. Results: A total of 419 patients were included in the final analysis: 98 in the WM group and 321 in the WM-CM group. The baseline characteristics of the two groups were comparable, except for the incidence of stiffness symptoms and stiffness scores. After 6 weeks of treatment, the WM-CM group exhibited superior results to the WM group in improving the total WOMAC score (24.71 ± 1.38 vs. 16.36 ± 0.62, p < 0.001). The WM-CM group also outperformed the WM group in WOMAC pain and joint function scores, VAS score, PCS score, MCS score, and clinical effectiveness (p < 0.05), which was consistent with the findings of the main evaluation index. Subgroup analysis indicated that the combined Chinese and Western medicine treatment showed more pronounced benefits in patients under 65 years of age and in those with a Kellgren-Lawrence (K-L) classification of 0-I. Throughout the study, no adverse effects were observed in either group. Conclusion: The combination of Chinese and Western medicine demonstrated superiority over Western medicine alone in relieving knee pain symptoms, improving knee function, and enhancing the quality of life for KOA patients with a K-L score of 3 or less. Moreover, the treatment exhibited a good safety profile. Clinical Trial Registration: ( https://www.chictr.org.cn/ ), identifier (ChiCTR1900027175).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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