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Enregistrement W4410396650 · doi:10.1159/000545937

Efficacy of Combined Herbal and Western Medicine Based on Traditional Chinese Medicine for Mild Cognitive Impairment and Dementia in Parkinson’s Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4410396650 sur OpenAlexaboutno aff
Eunbyul Cho, HuiYan Zhao, Purumea Jun, Jung-Hee Jang

Notice bibliographique

RevueComplementary Medicine Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGinkgo biloba and Cashew Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisDementiaInternal medicineConfidence intervalRandomized controlled trialRelative riskClinical trialSystematic reviewDiseasePhysical therapyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This systematic review aimed to assess the clinical evidence supporting the combination of syndrome differentiation (SD)-based herbal medicine (HM) and Western medicine (WM) in treating Parkinson's disease (PD)-mild cognitive impairment (PD-MCI) and -dementia (PDD). METHODS: Ten electronic bibliographic databases were searched from inception to March 4, 2024, for randomized controlled trials (RCTs) comparing SD-based HM plus conventional therapies with conventional therapies alone for PD-MCI and PDD. Two authors independently screened and selected studies and extracted data related to trial quality, characteristics, and results. The mean difference (MD) was used to analyze continuous variables, and meta-analysis was performed using Reviewer Manager 5.4 software. The risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias Tool. RESULTS: For the 15 articles selected for review, 12 trials were included in the meta-analysis: 9 comprising 688 patients with PD-MCI and 3 comprising 264 patients with PDD and with a type of SD, such as "blood stasis and stirring wind" or "deficiency of the liver-kidney." The meta-analysis showed significant differences favoring HM plus WM with respect to the Montreal Cognitive Assessment score for PD-MCI (MD = 2.30, 95% confidence interval [CI; 1.40, 3.19]; p < 0.00001, I2 = 76%) and PDD (MD = 3.14, 95% CI [0.48, 5.81]; p = 0.02, I2 = 82%) compared with WM alone. Improvement of cognitive impairment treated using "deficiency of the liver-kidney" SD-based HM plus WM in PD-MCI was more beneficial than that treated using WM alone. CONCLUSIONS: SD-based HM may serve as an adjunctive treatment for PD-MCI and PDD, improving cognitive function and alleviating PD symptoms. No severe adverse event was observed in the HM plus WM group, suggesting that HM may be safe for patients with cognitive impairment in PD. However, evidence regarding the efficacy of HM based on SD for PD-MCI and PDD is of poor quality, and all studies were conducted in China. Thus, and rigorous, multicenter, and international RCTs are required.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,032
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,282
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
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