Oral Chinese herbal medicine combined with donepezil for mild cognitive impairment: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study aims to evaluate the add‐on effects of oral Chinese herbal medicine (CHM) for mild cognitive impairment (MCI), when used in addition to donepezil compared to donepezil alone. Methods Randomized controlled trials comparing these treatments across all types of MCI were identified from nine databases and three registers until August 2023. Outcome measures were Mini‐Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and adverse events (AEs). Methodological quality was assessed using Cochrane risk‐of‐bias tool, and evidence certainty was evaluated using the GRADE method. Results Involving 1611 participants across 20 studies, meta‐analysis results indicate that oral CHM combined with donepezil significantly improved cognitive function in MCI patients compared to donepezil alone, as evidenced by MMSE (1.88 [1.52, 2.24], I 2 = 41%, 12 studies, 993 participants) and MoCA (MD: 2.01 [1.57, 2.44], I 2 = 52%, 11 studies, 854 participants). Eleven studies reported details of AEs, identifying gastrointestinal symptoms and insomnia as the most common symptoms. No significant difference in AEs frequency was found between the groups (RR: 0.91 [0.59, 1.39], I 2 = 4%, 11 studies, 808 participants). All 20 studies were evaluated as having “some concerns” regarding the overall risk of bias. The certainty of evidence for MMSE was “moderate” and “low” for MoCA. From frequently utilized herbs, two classical CHM formulae were identified: Kai xin san and Si wu decoction. The observed treatment effects of commonly used herbs may be exerted through multiple pharmacological mechanisms, including anti‐inflammatory, anti‐oxidative stress, anti‐apoptotic actions, promotion of neuronal survival and modulation of the cholinergic system. Conclusions The concurrent use of oral CHM and donepezil appears to be more effective than donepezil alone in improving the cognitive function of MCI, without leading to an increase in AEs. While recognizing concerns of overall methodological quality, this combined therapy should be considered as an alternative option for clinical practice.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».