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Methodenartikel

Einläufe der chinesischen Medizin bei Colitis ulcerosa: Mechanismen und optimale Dauer aus einer systematischen Übersichtsarbeit und Metaanalyse

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DOI:

10.3791/69567

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29. Mai 2026

 ,  , 
1The Affiliated Hospital of Nanjing University of Chinese Medicine

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Diese Metaanalyse von 20 Tierversuchen (980 Proben) zeigt, dass Einköpfe der chinesischen Medizin die Indikatoren der Colitis ulcerosa signifikant durch entzündungshemmende, die Erhöhung der Darmbarriere und die Modulation der Darmmikrobiota signifikant verbessern. Optimale Dauer: 10–28 Tage. Trotz vielversprechender Ergebnisse fordern hohe Heterogenität und geringe Studienqualität Vorsicht; Hochwertige Studien sind für die Validierung erforderlich.

Zusammenfassung

Diese systematische Übersichtsarbeit und Metaanalyse zielte darauf ab, die Mechanismen der Wirksamkeit von Einlaufformulierungen der chinesischen Medizin in Tiermodellen der Colitis ulcerosa (UC) aufzuklären und eine wissenschaftliche Grundlage für deren potenzielle klinische Anwendung zu schaffen. Umfassende Recherchen bei PubMed, Web of Science, Cochrane Library, Elton B. Stephens Company (EBSCO) und ScienceDirect identifizierten relevante Tierstudien, die bis Dezember 2024 veröffentlicht wurden. Die methodologische Qualität wurde mit dem SYRCLE-Bias-Risiko-Tool bewertet, und statistische Analysen wurden mit RevMan 5.3 und Stata 15 durchgeführt.

Zwanzig Studien mit 980 Tieren wurden eingeschlossen, mit Qualitätswerten von 2 bis 6. Einläufe der chinesischen Medizin reduzierten signifikant den histologischen Kolitis-Score, den Krankheitsaktivitätsindex, den Milzindex, den Darmschadenswert und entzündliche Mediatoren wie IL-6, TNF-α, IL-1β, IL-8, COX-2-mRNA und Myeloperoxidase. Sie verbesserten außerdem die Veränderung des Körpergewichts, die Dickdarmlänge, die Proteine der Intestinale Tight Junction (ZO-1, Occludin), die IL-10-Expression und die regulatorischen T-Zell-Spiegel (CD4⁺CD25⁺FOXP3⁺), während sie die Zusammensetzung der Darmmikrobiota, insbesondere Firmicutes und Bacteroides, modulierten.

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die therapeutischen Vorteile von Einläufen in der chinesischen Medizin durch entzündungshemmende Wirkung, die Verbesserung der Integrität der Darmbarriere und die Regulation der Darmflora resultieren können. Erhebliche Heterogenität – vermutlich aufgrund von Unterschieden in Tierarten, Geschlecht und Interventionsdauer – und generell eine niedrige methodologische Qualität begrenzen jedoch die Stärke der Evidenz. Weitere gut konzipierte, hochwertige präklinische und klinische Studien sind gerechtfertigt, um die Wirksamkeit zu bestätigen, Behandlungsprotokolle zu optimieren und die Sicherheit für die Anwendung am Menschen zu bewerten.

Einleitung

Entzündliche Darmerkrankung (IBD) umfasst zwei Haupttypen: Colitis ulcerosa (UC) und Morbus Crohn (CD). Forschungen zeigen, dass Genetik, Umweltfaktoren, mikrobielle Interaktionen und Immundysregulation an der Pathogenese von IBD1 beteiligt sind. Neue Belege deuten auf eine zunehmende Inzidenz von IBD in Entwicklungsländernhin 2. UC ist gekennzeichnet durch wiederkehrende Episoden von Bauchschmerzen, Durchfall und rektalen Blutungen3. Die Verbesserung der klinischen Symptome und die Verringerung des Rückfalls bei UC-Patienten sind zentrale Ziele im klinischen Management4.

Konventionelle IBD-Therapien, darunter Kortikosteroide, Immunsuppressiva und Biologika, zielen darauf ab, die Immunreaktionen zu kontrollieren; Langfristige Anwendung ist jedoch mit erheblichen Nebenwirkungen verbunden5. In den letzten Jahren sind zahlreiche neue therapeutische Optionen entstanden. Studien legen nahe, dass topische Behandlungen effizient, sicher und weniger Nebenwirkungen haben. Ihre Vorteile umfassen eine schnellere Reaktion, eine geringere Dosierungsfrequenz und eine begrenzte systemische Absorption im Vergleich zu oralen Behandlungen. Dennoch bleibt die Zahl der Patienten, die topische Behandlungen erhalten, niedriger als die der oralen Therapien6.

Die traditionelle chinesische Medizin (TCM) wird als wirksame ergänzende und alternative Behandlung für IBD weit verbreitet eingesetzt, insbesondere bei Patienten, die Nebenwirkungen auf konventionelle Therapien erlebt haben. Trotz ihres erheblichen therapeutischen Potenzials ist die klinische Anwendung der TCM durch unzureichende Forschung zu ihren Wirkmechanismenbegrenzt.

Obwohl zahlreiche Tierstudien die therapeutischen Wirkungen von Einlämen aus chinesischer Medizin auf UC berichtet haben, hat keine Metaanalyse, die in der evidenzbasierten Medizin zu einem wesentlichen Werkzeug zur Feststellung der Wirksamkeit und Sicherheit von Interventionen gewordenist, bisher Belege für ihre therapeutische Wirksamkeit aus präklinischen Studien zusammengeführt. Daher überprüfte diese Studie systematisch Tierversuche, um die therapeutische Wirksamkeit von Einläufen aus der chinesischen Medizin zu bewerten. Der Fokus lag auf den Effekten von zusammengesetzten Einläufen der chinesischen Medizin auf HCS, DAI, IL-6, TNF-α und Darmflora in UC-Tiermodellen, mit dem Ziel, zukünftige klinische Studien und Produktentwicklung zu informieren. Diese Studie zielt darauf ab, eine solide, evidenzbasierte Unterstützung für die klinische Anwendung von Einläufen aus der chinesischen Medizin zu bieten.

Diese Metaanalyse konzentriert sich auf Nagetiermodelle (hauptsächlich Sprague-Dawley-Ratten und C57BL/6-Mäuse), die durch Dextrose-Natriumsulfat oder 2,4,6-Trinitrobenzensulfonsäurelösung induziert werden, mit Interventionsdauern von 3–28 Tagen, wobei wichtige Bereiche wie histologische Scores (Histological Score/Disease Activity Index), entzündliche Zytokine (IL-6/TNF-α), Barriereproteine (ZO-1/Occludin) und Darmmikrobiota bewertet werden. Während mechanistische Erkenntnisse für TCM-Einlaufanwendungen bereitgestellt werden, werden in der Diskussion Einschränkungen wie Untersuchungsheterogenität und niedrige methodische Qualität (SYRCLE-Werte 2–6) behandelt, um eine vorsichtige klinische Übersetzung zu leiten. Ein detailliertes Glossar der in diesem Artikel verwendeten Abkürzungen ist in Supplementary File 1 (Data 1) bereitgestellt.

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Protokoll

Alle Tierversuche entsprachen den ARRIVE-Richtlinien und wurden von ihren jeweiligen institutionellen Ethikkomitees genehmigt. Blindierung und Randomisierung erfolgen gemäß den SYRCLE-Richtlinien. Die Überprüfung entsprach den PRISMA-Berichtsstandards (ID: CRD42024527636). Alle Verfahren wurden unter ethischer Freigabe durchgeführt, um Vorurteile und Tierschäden zu minimieren.

1. Softwareinstallation und -vorbereitung

  1. Installiere RevMan (Version 5.3, Cochrane Collaboration https://revman.cochrane.org).
    1. Besuchen Sie die offizielle RevMan-Website (siehe Materialtabelle).
    2. Laden Sie die Setup-Datei herunter, die mit dem Betriebssystem kompatibel ist (Windows .exe oder Mac .pkg).
    3. Doppelklicke auf den Installateur und folge den Anweisungen: Nächster > Installationspfad auswählen > Nächster > Beenden.
    4. Starten Sie RevMan und wählen Sie > Neue Überprüfung > Interventionsüberprüfung > vollständige Überprüfung aus.
  2. Stata-Software
    1. Gehe auf die offizielle Stata-Website (siehe Materialtabelle) und navigiere zur Download-Seite.
    2. Lade das Installationspaket herunter, das mit deinem Betriebssystem kompatibel ist.
    3. Doppelklicke auf den Installer und folge den Anweisungen: Als Nächstes akzeptiere > Lizenz > wähle Installationspfad > Install > Finish.
    4. Starte Stata und gib die Seriennummer, den Code und die Autorisierung ein, um die Lizenz zu aktivieren.
  3. EndNote X9 Referenzverwaltungssoftware
    1. Besuchen Sie die offizielle EndNote-Website (siehe Materialtabelle).
    2. Lade den EndNote X9-Installer für dein Betriebssystem herunter.
    3. Doppelklicke auf den Installateur, akzeptiere die Lizenz > wähle Typische Installation > wähle den Installationspfad > Installieren > beenden.
    4. Starten Sie EndNote und aktivieren Sie sie mit Ihrem Produktschlüssel oder Ihren institutionellen Zugangsdaten.
  4. GetData-Graph-Digitalisierer
    1. Besuchen Sie die offizielle Website des GetData Graph Digitizer (siehe Materialtabelle).
    2. Laden Sie den Installer herunter.
    3. Doppelklicke auf den Installer, akzeptiere die Lizenz > wähle den Installationspfad > Install > Finish.
    4. Starten Sie die Software, um numerische Daten aus Zahlen zu extrahieren, wenn Rohdaten nicht verfügbar sind.
      1. Importiere das Bild der Figur in die Software.
      2. Kalibrieren Sie die X- und Y-Achsen mit der in der Abbildung angegebenen Skala.
      3. Markiere jeden Datenpunkt manuell, um seine Koordinatenwerte zu erhalten.
      4. Exportiere die extrahierten numerischen Daten.
      5. Die extrahierten Daten von zwei unabhängigen Forschern kreuzvalidieren; Unstimmigkeiten von mehr als 5 % wurden überprüft und korrigiert.
        HINWEIS: Die Installation und Aktivierung aller Software sollte vor dem Literaturverarbeitungsschritt abgeschlossen werden, um einen reibungslosen Arbeitsablauf zu gewährleisten.

2. Literaturrecherche

  1. Erstellen Sie die Rückholstrategie.
    1. Bestimmen Sie Suchbegriffe, indem Sie zunächst die Ziele und wichtigsten Ergebnisse der Studie überprüfen. Identifizieren Sie die Kernkonzepte im Zusammenhang mit Colitis ulcerosa, Einläufen der chinesischen Medizin und Tiermodellen.
      1. Für Colitis ulcerosa verwenden Sie Begriffe wie "Colitis ulcerosa", "IBD" und "entzündliche Darmerkrankung".
      2. Für Einläufe der chinesischen Medizin werden Schlüsselwörter wie "Einlauf der chinesischen Medizin", "Einlauf der traditionellen chinesischen Medizin", "verschreibungspflichtiges Einlauf" und verwandte Synonyme verwendet.
      3. Für Tiermodelle verwenden Sie Begriffe wie "Ratte", "Maus", "Nagetier" und "Tierstudie". Kombinieren Sie diese Begriffe mit Boolesche Operatoren (UND, ODER). Kombinieren Sie zum Beispiel "Colitis ulcerosa" UND "Einlauf der chinesischen Medizin" UND "Tiermodell", um Studien zu erfassen, die alle Kriterien erfüllen. Passe die Suchbegriffe je nach verwendeter Datenbank an und nutze den kontrollierten Wortschatz jeder Datenbank.
      4. Verfeinere die Suche, indem du Synonyme oder alternative Phrasen einfügst, um die Empfindlichkeit der Suche zu erhöhen.
    2. Für die detaillierte Abrufstrategie für jede Datenbank siehe Supplementary File 1 (Data 2).
  2. Führen Sie eine Literaturrecherche in fünf Datenbanken durch: PubMed, Web of Science, Cochrane Library, EBSCO und ScienceDirect.
    1. Für jede Datenbank besuchen Sie die offizielle Website (z. B. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov für PubMed). In der Suchoberfläche geben Sie die vordefinierte Suchstrategie in das Feld Erweiterte Suche ein. Für PubMed klicken Sie auf Erweitert > Abfrage-Generator hinzufügen und füllen Sie die Suchfelder wie folgt aus:
      Feld 1: "Colitis ulcerosa" [Titel/Zusammenfassung]
      Feld 2: "Einlauf der chinesischen Medizin" ODER "Einlauf der traditionellen chinesischen Medizin" [Titel/Zusammenfassung]
      Feld 3: "Tierversuch" ODER "Ratte" ODER "Maus" [Alle Felder]
    2. Kombinieren Sie diese Felder mit dem Boolesche Operator AND , um sicherzustellen, dass alle Bedingungen erfüllt sind. Setze die Zeitbegrenzung vom Beginn der Datenbank auf den 1. Dezember 2024 und beschränke die Sprache auf Englisch. Klicken Sie auf Suchen und verwenden Sie dann Filter > Artikeltyp > präklinischen Studien , wo zutreffend.
    3. Exportieren Sie alle abgerufenen Datensätze, indem Sie auf Send to > File > Format: MEDLINE (für PubMed) oder Export > RIS/BibTeX (für andere Datenbanken) auswählen. Speichere die Dateien für den Import in EndNote X9 für weitere Kontrolle und Entfernung von Duplikaten.
      HINWEIS: Zwei unabhängige Gutachter führten die Suche nach identischen Kriterien durch, und Unstimmigkeiten wurden durch Konsens behoben (siehe Materialtabelle). Nehmen wir PubMed als Beispiel:
      1. Öffnen Sie die Website der PubMed-Datenbank.
      2. Geben Sie die vordefinierte Abrufstrategie gemäß den PubMed-Syntaxregeln ein (siehe Data 2 in Supplementary File 1 für vollständige Details).

        HINWEIS: Der Operator AND verlangt, dass alle verbundenen Schlüsselwörter im Datensatz enthalten sind. Der Operator OR bedeutet, dass mindestens eines der aufgeführten Schlüsselwörter vorhanden sein muss. Klammern () definieren die Reihenfolge der logischen Operationen. Setzen Sie das Suchzeitlimit ab Beginn der Datenbank auf den 1. Dezember 2024.
      3. Laden Sie alle abgerufenen Literatur herunter: Speichern Sie > Datei PubMed > erstellen.

3. Literaturscreening

HINWEIS: Nehmen wir als Beispiel die von PubMed abgerufenen Daten, verwaltet mit EndNote X9.

  1. Importieren Sie die abgerufene Literatur in EndNote: Datei > Import > Optionen > Importoptionen > wählen Sie PubMed (NLM) > Import (Data 2 in Supplementary File 1) auswählen.
  2. Erstellen Sie Inklusions- und Ausschlussgruppen in EndNote: Meine Gruppen > Erstellen Sie eine Gruppe oder erstellen Sie eine Gruppe (Daten 4 in ergänzender Datei 1).
    Ausschlussgruppen können sein:
    Unangemessene Intervention (kein Einlauf der chinesischen Medizin)
    Ungeeignete Probanden (Nicht-UC-Modelle oder klinische/in-vitro-Studien)
    Doppelte Veröffentlichungen
    Andere Sprache als Englisch
  3. Duplikate entfernen: Gehe zu Alle Referenzen > Referenzen > Suche Duplikate > Storniere. Wählen Sie alle doppelten Einträge in der Ergebnisliste aus und ziehen Sie sie zum Löschen in den linken Papierkorb-Ordner. Nach der automatischen Entfernung der Duplikate wird erneut manuell überprüft, ob keine Duplikate mehr vorhanden sind (Daten 5 in Ergänzungsdatei 1).
  4. Auswahlverfahren: In der ersten Runde lesen Sie Titel und Abstracts, um Studien auszuschließen, die die Einschlusskriterien nicht erfüllen. In der zweiten Runde werden die vollständigen Texte der verbleibenden Studien überprüft, um ihre endgültige Eignung zu bestätigen.
  5. Manuelle Suche und Autorenkontakt: Führen Sie manuelle Abfrage der in den enthaltenen Studien zitierten Referenzen durch. Kontaktieren Sie korrespondierende Autoren per E-Mail, wenn relevante Daten fehlen oder unklar sind, um die Einschlussquote zu erhöhen und Unsicherheiten zu verringern.
  6. Beteiligung der Forscher: Führen Sie Literaturrecherche und -screening mit zwei unabhängigen Forschern durch. Kläre Meinungsverschiedenheiten durch Diskussion. Falls ungelöst, konsultieren Sie einen dritten Forscher für die endgültige Entscheidung.
  7. Dokumentation des Prozesses: Verwenden Sie Microsoft Word oder entsprechende Software, um ein PRISMA 2020-Flussdiagramm zu erstellen, das die Anzahl der in jeder Stufe abgerufenen und ausgeschlossenen Studien sowie die Gründe für den Ausschluss dokumentiert (siehe Ergänzende Datei 2).

4. Datenextraktion

  1. Bereiten Sie eine Tabelle vor, die die folgenden Variablen enthält:
    Studieninformationen: Autor, Veröffentlichungsjahr.
    Tierdetails: Art, Stamm, Geschlecht, Gewichtsspanne und Stichprobengröße.
    Modellinduktionsmethode: Geben Sie an, ob DSS, TNBS oder andere Ansätze verwendet wurden.
    Details zur Intervention: Dosis oder Konzentration, Häufigkeit der Gabe und Dauer.
    Gemessene Ergebnisse: Einschließlich des histologischen Kolitis-Scores (HCS), Krankheitsaktivitätsindex (DAI), Darmlänge (CL), Körpergewichtsänderung (BWC), Milzindex, entzündlicher Zytokine, Proteine der Darmbarriere und der Zusammensetzung der Mikrobiota, unter anderem. Das standardisierte Datenextraktionsformat ist in Data 6 in Supplementary File 1 detailliert beschrieben.
  2. Für mehrere Interventionsdosen werden Daten der höchsten Dosis Gruppendaten extrahiert, indem man innerhalb jeder eingeschlossenen Studie die experimentelle Untergruppe identifiziert, die die maximale Dosis des Einlaufs der chinesischen Medizin erhalten hat.
    1. Wenn mehrere Dosierungsstufen gemeldet wurden, werden Daten entsprechend der höchsten Konzentration oder Dosis erfasst, wie im Abschnitt Methoden oder Ergebnisse des Originalartikels angegeben.
    2. Wenn die Einheit oder Konzentration unklar war, überprüfen Sie die Dosierungshierarchie anhand der Beschreibungen oder Tabellen der Autoren. Zwei unabhängige Gutachter überprüften die extrahierten Daten, und etwaige Unstimmigkeiten wurden durch Diskussion behoben.
  3. Für Ergebnisse, die an mehreren Zeitpunkten gemessen wurden, wird die endgültige Messung erfasst, indem in jeder eingeschlossenen Studie der letzte Zeitpunkt identifiziert wird, an dem das Ergebnis nach der Intervention bewertet wurde.
    1. Wenn mehrere Zeitpunkte gemeldet wurden, werden Daten aus der abschließenden Beobachtung nach der Behandlung extrahiert, um den gesamten therapeutischen Effekt widerzuspiegeln.
    2. Wenn mehrere Endpunkte in Tabellen oder Abbildungen dargestellt wurden, verwenden Sie den Wert, der dem zuletzt gemeldeten Messzeitraum entspricht. Zwei unabhängige Prüfer überprüften die extrahierten Zeitpunkte, um Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen.
  4. Geben Sie die Formel =SEM_value × SQRT (sample_size) in eine neue Zelle ein, um den Standardfehler des Mittelwerts (SEM) in die Standardabweichung (SD) umzuwandeln. Kopieren Sie die resultierenden SD-Werte in die RevMan-Datentabelle. Überprüfen Sie die Genauigkeit, indem Sie die Umrechnung für eine repräsentative Studie neu berechnen9.
  5. Mittel und Quartile werden bei Bedarf in Mittelwerte und SDs umgerechnet10,11.
  6. Lassen Sie zwei Prüfer unabhängig voneinander die Daten extrahieren; Eventuelle Unstimmigkeiten durch Diskussion zu klären.
    HINWEIS: Daten aus Figuren werden mit dem GetData Graph Digitizer digitalisiert, wenn keine Rohwerte bereitgestellt werden.

5. Bewertung des Verzerrungsrisikos

  1. Verwenden Sie das SYRCLE-Bias-Risiko-Tool12 , um die Studienqualität in zehn Bereichen zu bewerten, darunter Randomisierung, Allocation Concealment, Blinding und Outcome Reporting.
  2. Bewerten Sie jeden Punkt als geringes, hohes oder unklares Risiko und fassen Sie die Ergebnisse in RevMan zusammen. Für jede Domäne, Abschnitt zur Überprüfung der Methoden – zuweisen Sie niedrig, wenn Randomisierung angegeben, hoch, wenn nicht, unklar , wenn vage. Punktzahl (0–10) in der RevMan-Tabelle.

6. Statistische Analyse

  1. Starte die Metaanalyse in RevMan 5.3.
    1. Im Hauptmenü gehen Sie zu Daten und Analysen > Vergleich hinzufügen.
    2. Geben Sie den Namen der experimentellen Gruppe (z. B. "Einlauf") und der Kontrollgruppe (z. B. "Colitis ulcerös") ein > klicken Sie auf Beenden (Daten 7 in Ergänzungsdatei 1).
    3. Um die Ergebnisindikatoren hinzuzufügen, wählen Sie Ergebnis hinzufügen, wählen Sie den Variablentyp (Kontinuierlich für kontinuierliche Variablen oder Dichotome für dichotome Variablen), klicken Sie auf Weiter, geben Sie den Namen des Ergebnisindikators ein (z. B. "Histopathologischer Wert (HCS)", "Krankheitsaktivitätsindex (DAI)", "Dickdarmlänge (CL)", "Körpergewichtsänderung (BWC)") und klicken Sie dann auf Beenden (Daten 8 in Supplementary File 1).
    4. Studiendaten hinzufügen: Studiendaten hinzufügen > die Referenz aus der enthaltenen Literaturliste auswählen > Finish (Daten 9 und Daten 10 in Supplementary File 1).
    5. Für jedes Ergebnis geben Sie die extrahierten Daten (Mittelwert, Standardabweichung (SD) und Stichprobengröße für jede Gruppe) manuell in die Datentabelle ein.
  2. Führen Sie die Auswahl statistischer Modelle durch.
    1. Für kontinuierliche Ergebnisse verwenden Sie den Mean Difference (MD), wenn die Messeinheit in allen eingeschlossenen Studien gleich ist. Verwenden Sie die Standardisierte Mitteldifferenz (SMD), wenn die Messeinheiten zwischen den Studien unterschiedlich sind.
    2. Setze 95%-Konfidenzintervalle (KI) für alle Effektgrößenschätzungen. Wählen Sie das statistische Modell wie folgt aus: Verwenden Sie ein Fixed-Effect-(FE)-Modell, wenn die Heterogenität gering ist (I2 ≤ 50%). Verwenden Sie ein Random-Effects-(RE)-Modell, wenn die Heterogenität hoch ist (I2 > 50%).
      HINWEIS: In dieser Analyse wird das Random-Effects-Modell aufgrund von Unterschieden in Art, Modellierung und Regimen angewendet.
  3. Generiere Waldparzellen.
    1. In RevMan klickt nach Eingabe aller relevanten Daten auf Statistisches Modell (FE oder RE wie oben festgelegt) > Forest Plot.
    2. Überprüfen Sie das Diagramm auf Effektgrößenschätzungen, Heterogenitätsstatistiken (I2, χ2 Test) und Gesamtwerte der P (siehe Daten 11 in Supplementary File 1).
  4. Führen Sie fortgeschrittene Analysen und Publikationsbias-Bewertung in Stata 15.0 durch.
    1. Importiere die aggregierte Effektgröße und den Standardfehler (oder die Varianz) in Stata.
    2. Für Publikationsbias führen Sie Eggers Regressionstest über den Befehl aus: metabias effect_size se_effect, egger
    3. Trichterdiagramme generieren mit: Metafunnel effect_size se_effect
    4. Für potenziell fehlende Studien wenden Sie die Trim-and-Fill-Methode in Stata 15.0 an, indem Sie den Befehl metatrim effect_size se_effect, egger eingeben. Diese Funktion schätzt die Anzahl potenziell fehlender Studien, die durch Publikationsverzerrung verursacht werden, füllt den Funnel Plot symmetrisch und berechnet die gepoolte Effektgröße neu, um eine angepasste Schätzung zu erhalten.
    5. Für Meta-Regression oder Untergruppenanalysen (falls erforderlich): Metareg effect_size var1 var2
  5. Führen Sie Untergruppen- und Sensitivitätsanalysen durch.
    1. Erstellen Sie Untergruppen in RevMan 5.3 , indem Sie Daten und Analysen auswählen > Subgruppenanalyse hinzufügen, und definieren Sie dann Untergruppenkategorien nach Tierart (Maus, Ratte), Geschlecht (männlich, weiblich, unbekannt) und Behandlungsdauer (≤7 Tage, >7 Tage).
    2. Geben Sie die entsprechenden Studiendaten in jede Untergruppe ein, um gepoolte Effektgrößen zu vergleichen und die Heterogenitätsreduktion zu bewerten. Für die Sensitivitätsanalyse führen Sie die Metaanalyse erneut durch und schließen jeweils eine Studie aus.
  6. Führen Sie eine Bewertung des Publikationsbias durch.
    1. Führen Sie den Egger-Regressionstest für Datensätze mit ≥ 10 Studien durch.
    2. Wenden Sie die Trim-and-Fill-Methode an, um potenzielle fehlende Studien zu schätzen und die gepoolten Schätzungen anzupassen.
  7. Führen Sie eine Dauer-Effekt-Analyse durch.
    1. Die Klassifizierung umfasste Studien basierend auf der Interventionsdauer (Tage).
    2. Für jedes Schlüsselergebnis (HCS, DAI, CL, BWC, MPO, TNF-α, IL-6 usw.) werden Dauer-Antwort-Radarkarten dargestellt.
    3. Identifizieren Sie das optimale Behandlungsfenster für den Einlauf der chinesischen Medizin in UC-Tiermodellen.
      HINWEIS: Nachdem alle Analysen abgeschlossen sind, kompiliere die Ergebnisse in RevMan-Walddiagramme und Stata-Ausgaben. Die extrahierten Daten wurden in RevMan 5.3 eingegeben, um Waldflächen zu generieren. Die Software berechnete automatisch gepoolte Effektgrößen (MD/SMD) und Konfidenzintervalle (95 % KI) unter festen oder zufälligen Effektmodellen und erstellte für jedes Ergebnis visuelle Forest-Diagramme. Für Stata wurden die Effektgröße und der Standardfehler importiert. Es wurden Publikationsbias und fortgeschrittene Analysen durchgeführt. Fahren Sie mit der Manuskriptberichterstattung gemäß PRISMA fort, um ethische Einhaltung und Voreingenommenheitsprüfungen sicherzustellen. Damit ist der Abschluss des Meta-Analyseprotokolls für die TCM-Einlauf-UC-Bewertung.

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Ergebnisse

Insgesamt wurden 1.146 potenziell relevante Artikel aus fünf Datenbanken identifiziert, darunter 65 von PubMed, 92 von Web of Science, 56 von EBSCO, keine aus der Cochrane Library und 933 von Science Direct. Nach der Entfernung von 91 doppelten Aufzeichnungen blieben 1.055 Artikel erhalten.

Anschließend wurden die vollständigen Texte dieser Artikel überprüft, was zum Ausschluss von 1.035 Artikeln aufgrund der vordefinierten Ausschlusskriterien führte. Insgesam...

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Diskussion

Diese Studie hatte zum Ziel, die schützenden Wirkungen und die zugrunde liegenden Mechanismen des zusammengesetzten Einlaufs der chinesischen Medizin in Tiermodellen der Colitis ulcerosa zu untersuchen. Insgesamt wurden 20 Arbeiten mit 980 Tieren einbezogen. Der kombinierte Einlauf der chinesischen Medizin verbesserte mehrere klinische Symptome der Colitis ulcerosa, darunter Dickdarmlänge, Krankheitsaktivitätsindex, histologischer Kolitiswert, Körpergewichtsveränderung, Milzindex und Dar...

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Offenlegungen

Alle Autoren geben an, dass sie keine Interessenkonflikte im Zusammenhang mit diesem Werk haben.

Danksagungen

Diese Arbeit wurde von der National Natural Science Foundation of China (Fördermittel Nr. 82341229, Zuschuss Nr. 82174379, Zuschuss Nr. 82174372 und Zuschuss Nr. 82405401), der Stiftung zur Behandlung dominanter Krankheiten (Clinical Evidence-based Competence Enhancement) (Nr. k2023BZ02), dem Projekt finanziert vom Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions (PAPD), Jiangsu Provinz Capability Improvement Project durch Wissenschaft, gefördert. Technologie und Bildung, das wissenschaftliche Forschungsprojekt der Jiangsu Association of Chinese Medicine (Nr.: PDJH2026013) und das High-level Academic Talents Cultivation Project des Jiangsu Province Hospital of Chinese Medicine (Nr.: k2026yrc71).

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Cochrane-BibliothekCochrane-Bibliothekhttps://www.cochranelibrary.com/
EBSCOEBSCO Industrieshttps://www.ebsco.com/
Endnote X9Cochrane https://support.clarivate.com/Endnote/s/
GetDataGetData-Graph-Digitalisiererhttps://getdata-graph-digitizer.com/
PROSPERONationales Institut für Gesundheits- und Pflegeforschunghttps://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/
PubMedNationale Bibliothek für Medizinhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
RevManCochrane https://revman.cochrane.org/
ScienceDirectElsevierhttps://www.sciencedirect.com/
STATAStataCorphttps://www.stata.com/
Web der WissenschaftClarivate Analyticshttps://www.webofscience.com/

Referenzen

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