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Enregistrement W4404525358 · doi:10.2196/57918

Effectiveness of Composite Ayurveda Regimen in a Black Box Design for the Management of Rheumatoid Arthritis: Protocol of a Single Arm, Community-Based Study

2024· article· en· W4404525358 sur OpenAlexvenueno aff
Deepa Makhija, Sunita Mata, Abha Sharma, Kalpana Kachare, Aparna Manathottathil, Seema Jain, Sophia Jameela, Bhogavalli Chandrasekhara Rao, Rakesh Rana, Arunabh Tripathi, Kiran Rana, Vandana Joshi, Anukampa Singh, Narayanam Srikanth, Rabinarayan Acharya

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintProtocol (science)MedicineRheumatoid arthritisRegimenAlternative medicinePhysical therapyFamily medicineComputer scienceWorld Wide WebSurgeryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rheumatoid arthritis (RA) is an autoimmune disease that affects joints and can have extra-articular manifestations. RA usually tends to be progressive and leads to substantial health care burdens, both in terms of disability and economic costs. Despite the various treatment modalities available, there is still an urgent need for safe and effective medicine based on the pattern of disease presentation. The increasing interest in complementary and alternative medicine has created a demand for extensive research in this area. OBJECTIVE: This clinical study is designed to evaluate the effectiveness and tolerability of a composite Ayurveda regimen in RA. METHODS: The study is a single-arm (pre-post design), community-based interventional study with a black box design being conducted at 6 study centers. A total of 240 participants aged between 18 and 65 years, diagnosed with RA as per the 2010 American College of Rheumatology and the European League Against Rheumatism criteria are recruited as per the selection criteria. All the participants received Ayush-SG and Rasnasaptak Kashaya for 84 days along with customized treatment as per the disease presentation and associated complaints. The outcome measures include the change in disease activity score (DAS)-28 with erythrocyte sedimentation rate, disease-specific biochemical and inflammatory markers, Disability Index score, change in the participant's assessment of pain and frequency of use of conventional analgesics or nonsteroidal anti-inflammatory drugs from baseline. The tolerability of interventions is assessed through the occurrence of adverse events. Categorical variables will be analyzed with McNemar chi-square test, and continuous variables will be assessed using the paired t test or Wilcoxon test for pre-post assessment. The level of significance will be 5%. RESULTS: The recruitment of participants was initiated in December 2023. The participant recruitment was completed in March 2024 and out of 240 participants enrolled, 222 (92.5%) completed the study up to the last follow-up. Data verification, compilation, and analysis are under process. After data analysis, the study's findings will be published in a peer-reviewed journal. CONCLUSIONS: This interventional study that incorporates the black box approach may provide a strong framework for managing RA. This design is a more reliable method for evaluating the effectiveness and tolerability of the composite Ayurveda regimen in RA. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trial Registry-India CTRI/2023/06/054203; https://tinyurl.com/4prvwr6z. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/57918.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,004
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,005

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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