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Enregistrement W4414879868 · doi:10.3389/fphar.2025.1619589

Efficacy of botanical extracts for knee osteoarthritis: a network meta-analysis of randomized controlled trials

2025· review· en· W4414879868 sur OpenAlexaboutno aff
Chao Yan, Xiaotao Du, Yan Liu, Fan Xia, Hongling Yu, Yongliang Zhu, Tianyi Bao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects of Medicinal Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialClinical trialMEDLINERheumatoid arthritisN of 1 trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Traditional botanical drugs and medicinal plants, along with their metabolite extracts, have exhibited considerable potential in the management of knee osteoarthritis (KOA) due to their natural properties, favorable safety profiles, and minimal adverse effects. Objective: This study aimed to evaluate the therapeutic efficacy of various botanical and medicinal plant extracts on KOA. Search Methods: We conducted a comprehensive literature search across PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science, focusing exclusively on randomized controlled trials (RCTs) that investigated the efficacy of botanical and medicinal plant extracts for KOA. Selection Criteria: Studies were included if they met the following criteria: (1) experimental groups receiving single botanical drugs or plant extracts for KOA; (2) control groups comprising patients receiving placebo or standard care; (3) clinical RCT designs; and (4) outcome measures including at least one of the following: Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC), Visual Analogue Scale (VAS), Short Form 36 Health Survey (SF-36), Knee injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), Lequesne's Pain-Function Index (LPFI), Japanese Orthopaedic Association Score (JOA). Data Collection and Analysis: The methodological quality of the included studies was assessed using the Cochrane risk of bias tool, and data analysis was performed using appropriate statistical software. Results: A total of 36 RCTs, encompassing 3,285 participants, were included in this review. Network meta-analysis revealed that compared to the placebo control group, Cucumis sativus (CS) extract [MD = 6.65, 95% CI = (3.83, 9.48)] significantly improved pain scores; Ashwagandha extract [MD = 4.16, 95% CI = (2.43, 5.90)] was more effective in reducing stiffness scores; and CS extract [MD = 4.28, 95% CI = (2.08, 6.49)] significantly improved function scores. Conclusion: Based on Ranking Plot of the Network, we can state that CS extract is recommended as the most effective botanical and medicinal plant extract for KOA treatment. However, further studies are required to draw definitive conclusions. Given that there are only two studies with high homogeneity but small sample size for CS extract, the first result should be regarded as an exploratory signal and needs to be verified by a large sample multi-center RCT with independent teams. Clinical Trial Registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?ID=CRD42024617459, identifier CRD42024617459.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,1070,030
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,333 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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