Meta-analysis of randomized controlled trials of the effectiveness of Prospekta in the treatment of vascular cognitive impairment of varying severity
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To conduct a meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) to evaluate the efficacy of Prospekta in the treatment of SCI of varying severity. Material and methods. The meta-analysis included the results of RCTs of the efficacy of Prospekta in the treatment of VCI, the severity of which was assessed using the Montreal Cognitive Scale (MoCA). The pooled effect estimate included all publications of double-blind, placebo-controlled RCTs that provided sufficient MoCA efficacy data to support further statistical analysis. The main result of the meta-analysis was obtained for the final values of the efficacy indicator in the groups of patients receiving the drug Prospekta, in comparison with the placebo group. Results. A meta-analysis of the effectiveness of Prospekta in the treatment of SCI of varying severity was carried out based on data from 3 RCTs and 2 CTs involving 12.701 patients aged 18 years and older. When using the mixed models method, the effect size for the endpoint «change in total MoCA score from baseline to follow-up visit» was 3.4 points for Prospekta (2.7 points for placebo, p<0.0001); for the end point «∆ between changes in the total score on the MoCA scale while taking Prospekta and placebo» — 0.6736 points (p<0.0001). Conclusion. A statistically significant improvement in cognitive function according to the MoCA scale was demonstrated in patients with VCI using the drug Prospekta.
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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 | 0,052 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,033 | 0,070 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».