Traditional, complementary and integrative medicine therapies for the treatment of mild/moderate acute COVID-19: protocol for a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing evidence has emerged for traditional, complementary and integrative medicine (TCIM) to treat COVID-19 which requires systematic summaries of the net benefits of interventions against standard care and one another. The study aims to conduct a systematic review and network meta-analysis (NMA) regarding TCIM therapies for treating mild/moderate acute COVID-19, potentially informing the WHO guideline development and clinical decision-making. METHODS AND ANALYSIS: We will search Embase, MEDLINE, Virtual Health Library on Traditional Complementary and Integrative Medicine, Cochrane Central Register of Controlled Trials, WHO's International Clinical Trials Registry Platform with additional searches of Chinese and Korean literature sources for randomised controlled trials comparing TCIM with placebo, standard care, no treatment or with an alternate type of TCIM to treat COVID-19. We will limit the search dates from 2020 to 28 March 2024. Reviewers will, in duplicate, screen eligible articles, extract data and evaluate the risk of bias. We will conduct frequentist network meta-analyses for network comparisons and each outcome. We will assess the certainty of evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach and classify interventions from most to least effective or harmful. ETHICS AND DISSEMINATION: This NMA is based on the existing trials and data which is not subject to ethical approval. We will publish the NMA in a peer-reviewed journal. This may provide methodological reference and clinical evidence for TCIM on future epidemic-prone diseases. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42024517321.
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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 | 0,080 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,008 |
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 ».