Effectiveness of Herbal Interventions in the Management of Hypercholesterolemia: Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypercholesterolemia is a significant risk factor for cardiovascular diseases, necessitating effective management strategies. Herbal interventions have gained attention as potential alternative or complementary therapies to conventional lipid-lowering medications. OBJECTIVE: This systematic review aims to evaluate the effectiveness of various herbal interventions in managing hypercholesterolemia. METHODS: A comprehensive literature search will be conducted across multiple databases, including PubMed, MEDLINE, EMBASE, EBSCO, Cochrane Library, DHARA, AYUSH research portal, WHO portal, Shodhganga, and Google scholar as well as dissertations and thesis work available in the public domain and unpublished works from university websites for studies published from January 2020 onward. Randomized controlled trials investigating the impact of herbal interventions on cholesterol levels will be included. The primary outcome is the change in low-density lipoprotein cholesterol and high-density lipoprotein cholesterol levels. Data extraction and quality assessment will be performed independently by 3 reviewers, and discrepancies will be resolved by a fourth reviewer. All statistical analyses will be conducted using the Cochrane Collaboration software program, RevMan Web. RESULTS: Following an initial screening, 96 studies were identified. After removing duplicates, 7 studies were excluded, leaving 89 studies ready for data extraction. The results of these studies will be synthesized and analyzed upon completion. CONCLUSIONS: This review aims to synthesize evidence on the potential benefits of herbal interventions in managing hypercholesterolemia. Preliminary findings suggest that specific herbal interventions may contribute to lower cholesterol levels, potentially complementing standard hypercholesterolemia management strategies. The findings will be systematically analyzed and presented upon completion of the review, providing insights into the effectiveness of integrating these interventions into current treatment protocols. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42024548858; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42024548858. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/68016.
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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 | 0,065 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,009 |
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 ».