Chinese Medicine as an Alternative Treatment for Adults with Hypercholesterolemia: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Understanding whether Chinese medicine is an effective treatment for hyperlipidemia could potentially open doors to finding new lipid-lowering drugs with fewer adverse effects. This systematic review attempts to combine the available research on Chinese medicine and hyperlipidemia. Methods: Using keywords from the research question, 604 records were identified on the MEDLINE (Ovid) database. After assigning limits and screening articles based on the set criteria, the six remaining articles are read in full and narrative synthesis is done. Results: The six chosen articles are appraised using the Jadad score, and all are included in the review to give critical insights into different Chinese herbs. Studies from 2676 human and rat subjects in clinical settings were analyzed, and only Palmiwon, Lingzhi, Xuezhikang, and Daming capsules showed some positive effects on hypercholesterolemia. However, this is inconclusive as individual studies were small and possessed biases in random allocation sequence generation, allocation concealment, blinding of participants, incomplete outcome data, and selective outcome reporting. Discussion: This systematic review finds that some Chinese medicine has positive effects on treating hypercholesterolemia. However, there is not enough evidence to support their clinical use compared to HMG-CoA reductase inhibitors (stains). This is likely due to the limited use of Chinese medicine in Western medicine, resulting in a lack of peer-reviewed research. Conclusion: Some Chinese medicine has the potential to manage hypercholesterolemia in comparison with standard pharmacological treatment. However, further research is needed before establishing its clinical usage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».