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Enregistrement W4409027683 · doi:10.2196/60801

Ayurveda Management of Menorrhagia (Raktapradara): Protocol for a Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4409027683 sur OpenAlexvenueno aff
Shivshankar Rajput, Shweta Mata, Upma Saxena, Sarada Ota, Bharti Gupta

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Medicinal Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialQuality of life (healthcare)FormularyIntervention (counseling)Clinical trialAlternative medicineAyurvedic medicinePhysical therapyFamily medicineSurgeryTraditional medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In India, heavy menstrual bleeding or menorrhagia (Raktapradara) constitutes about 15% to 20% of all gynecological admissions in an institution. Of these, 43% of patients are aged 20-40 years. This condition is worsening because of the high prevalence of anemia among Indian women. Menorrhagia can have a significant impact on women's lives. Medical treatment is usually the first choice in excessive bleeding, but it reduces menstrual blood loss by only 50%, and up to 50% of women undergo surgical treatment within 5 years. However, none of these treatments proved their definite efficacy in spite of the high price and side effects. This condition presents a major financial burden on health care services. In Ayurveda, encouraging work has been done on the compound drug Ashokarishta, and the drug Trinakantamani pishti is indicated in Ayurvedic classics and the Ayurvedic Formulary of India. Also, these medicines have been used in Ayurvedic practice for a long time. However, no clinical trial has been carried out on these formulations. OBJECTIVE: The primary objective is to evaluate the efficacy of Ayurvedic intervention in the management of menorrhagia, and the secondary objective is to assess the efficacy of Ayurvedic intervention on the quality of life of the women with menorrhagia. METHODS: This ongoing study is an open-label, interventional, randomized controlled trial, with a sample size of 140 in the treatment and control groups combined (including 20% dropouts), and will be carried out within the duration of 36 months. Participants in the treatment group will receive Ayurvedic treatment, that is, 20 mL of Ashokarishta, 250 mg of Trinakantamani pishti, and 1 iron and folic acid tablet (100 mg of elemental iron and 1.5 mg of folic acid) twice a day orally for 3 months. Participants in the control group will receive a 500-mg tranexamic acid tablet thrice a day for 7 days from the first day of menses for 3 cycles and 1 iron and folic acid tablet twice a day orally for 3 months. The primary outcomes are changes in the amount of uterine bleeding evaluated by the Pictorial Blood Loss Assessment Chart, changes in the duration of bleeding, and attainment of a normal quantity of blood loss during the interval of cycles. The secondary outcome is changes in the Menorrhagia Impact Questionnaire. RESULTS: As of December 2024, a total of 79 patients have been enrolled. Data analysis should be completed by February 2026. The study will be reported following standard guidelines for reporting randomized controlled trials. Clinical results will be disseminated through conferences and peer-reviewed publications in a relevant journal. CONCLUSIONS: The Ayurvedic approach may provide an evidence-based therapeutic tactic for the management of menorrhagia. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trial Registry India CTRI/2023/05/052929; https://tinyurl.com/3cd6mxrn. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/60801.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,170
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,412 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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