Tenghuang Jiangu tablet in knee osteoarthritis therapy: A prospective multicenter registry study in China
Notice bibliographique
Résumé
ETHNOPHARMACOLOGICAL RELEVANCE: Chinese patent medicine Tenghuang Jiangu tablet (THJGT) is frequently used to treat knee osteoarthritis (KOA). AIM: This prospective multicenter registry study investigated the effectiveness and safety of THJGT in treating KOA. MATERIALS AND METHODS: Patients with KOA aged 50-75 years were preferentially treated with THJGT, other nonsurgical conventional treatments (CTs), or both. The treatment duration was 8 weeks, with follow-ups at weeks 4 and 8. The visual analog scale (VAS) and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scores were the efficacy assessments. Adverse events and drug reactions were evaluated to assess the safety of THJGT. Propensity score matching (PSM) was used for the subgroup analysis. RESULTS: From September 2019 to January 2021, a total of 2995 participants were included, with 1471 in THJGT group, 490 in CT group and 1034 in THJGT + CT group. After treatment, the VAS and WOMAC scores in the three groups improved significantly (P < 0.001). At week 8, the VAS scores in the THJGT group significantly improved, were lower than those in the CT group (P < 0.01), and were comparable to those in the THJGT + CT group (P = 0.623). The WOMAC scores significantly improved (P < 0.001), with no differences between groups (P > 0.05). The WOMAC pain and stiffness scores were better in the THJGT + CT than in the THJGT and CT groups. PSM revealed that the WOMAC pain and stiffness scores were significantly lower in the THJGT than in the nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAID) group (P < 0.01 and 0.001). Adverse events were higher in the CT and THJGT + CT groups (P < 0.001). CONCLUSION: THJGT is effective and safe for treating KOA, particularly in improving stiffness symptoms.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».