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Artículo de investigación

Efectos de las decocciones tradicionales chinas en los resultados glucémicos y renales en la enfermedad renal diabética: una revisión sistemática y metaanálisis en red

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DOI:

10.3791/73056

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31 de julio de 2026

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1Graduate School, Tianjin University of Traditional Chinese Medicine, 2School of Acupuncture and Tuina, Changchun University of Chinese Medicine, 3Tianjin Academy of Traditional Chinese Medicine, 4The Affiliated Hospital of Tianjin Academy of Traditional Chinese Medicine

En este artículo

Resumen

Esta revisión sistemática y metaanálisis en red de 97 ensayos aleatorizados con 8.956 participantes compararon decocciones herbales chinas tradicionales para la enfermedad renal diabética. Varias decocciones mostraron beneficios potenciales para el control glucémico y los resultados renales, pero las limitaciones metodológicas y la heterogeneidad requieren una interpretación cautelosa y ensayos adicionales de alta calidad.

Resumen

Este metaanálisis en red evaluó las decocciones de la medicina tradicional china (MTC) como complementos al tratamiento convencional para la enfermedad renal diabética (DKD). Los resultados incluyeron hemoglobina A1c glicada (HbA1c), excreción de proteínas urinarias en 24 horas (24 hUP), creatinina sérica (Cr) y nitrógeno ureico en sangre (BUN). PubMed, Embase, la Cochrane Library, Web of Science, CNKI, Wanfang y VIP fueron buscados desde su inicio hasta el 20 de enero de 2026 en busca de ensayos controlados aleatorizados de decocciones tradicionales chinas para DKD. Dos revisores examinaron de forma independiente los estudios, extrajeron los datos y evaluaron el riesgo de sesgo utilizando RoB 2.0. Se realizó un metaanálisis bayesiano de redes utilizando R 4.4.1 y Stata 15, con diferencias medias e intervalos creíbles del 95% calculados para resultados continuos y valores SUCRA usados para clasificar intervenciones. Se incluyeron noventa y siete ensayos con 8.956 participantes. YQYYHXT, FFHQT y YSTLT se asociaron con mayores reducciones en HbA1c que en el tratamiento de control, siendo YQYYHXT el mejor clasificado. JWTHCQT fue el mejor por reducir la proteína urinaria a 24 horas, YSTLT por reducir la creatinina sérica y ZWT fue el primero en reducir el nitrógeno ureico en sangre. Varias decocciones pueden mejorar los resultados glucémicos y renales; sin embargo, las limitaciones metodológicas, la heterogeneidad y la dependencia de probabilidades de clasificación justifican una interpretación cautelosa. Se necesitan más ensayos aleatorizados de alta calidad.

Introducción

La diabetes es un trastorno metabólico crónico común en todo el mundo y un desafío creciente para la saludpública 1. La hiperglucemia a largo plazo puede provocar una amplia gama de complicaciones crónicas, entre las que se encuentran la enfermedad renal diabética (DKD) es una de las manifestaciones microvasculares másgraves 2. La evidencia epidemiológica sugiere que aproximadamente entre el 30 y el 40 % de las personas con diabetes desarrollan finalmenteDKD 3. La DKD no solo es un factor importante en la enfermedad renal crónica, sino también una de las principales causas de enfermedad renal terminal (ESRD) a nivelmundial 4. A medida que la enfermedad avanza, los pacientes pueden desarrollar proteinuria persistente, un deterioro progresivo de la función renal y un mayor riesgo de complicaciones cardiovasculares, lo que reduce sustancialmente la calidad de vida y aumenta la carga global para los sistemassanitarios 5,6. Por tanto, ralentizar la progresión de la DKD se ha convertido en un objetivo importante en la gestión clínica actual.

Las estrategias terapéuticas actuales se centran principalmente en un control metabólico integral, incluyendo una estricta regulación de la glucosa en sangre, la presión arterial y los niveles de lípidos. Las intervenciones farmacológicas como los inhibidores del sistema renina-angiotensina se utilizan comúnmente para reducir la proteinuria y retrasar el deterioro renal 2,7. A pesar de estos enfoques, la progresión de la enfermedad sigue siendo difícil de prevenir en una proporción considerable depacientes 8. A pesar de los avances en el manejo convencional, muchos pacientes siguen en riesgo de padecer disfunción renal progresiva. Esta carga clínica residual apoya la evaluación de opciones terapéuticas complementarias; sin embargo, su eficacia y seguridad requieren una evaluación separada y rigurosa9.

La medicina tradicional china (MTC) se ha utilizado durante mucho tiempo en el manejo de la diabetes y sus complicaciones. Dentro del marco teórico de la MTC, la DKD suele asociarse con síndromes como "sed y desgaste" y "edema", y su patogenia se describe frecuentemente como una deficiencia de qi y yin, deficiencia de bazo y riñón, y estasis sanguíneo que obstruye los factorescolaterales 10. Las decocciones herbales chinas se formulan según los principios de diferenciación de síndromes y regulación holística. A través de acciones multicomponente y multi-objetivo, se cree que estas fórmulas ejercen efectos terapéuticos sobre la disfunción metabólica y renal y se utilizan ampliamente como terapia complementaria para laDKD 11. En los últimos años, un número creciente de estudios clínicos ha examinado los posibles beneficios de las decocciones herbales chinas en DKD. Algunos ensayos han reportado mejoras en el control glucémico, incluyendo reducciones en la hemoglobina glicada (HbA1c), mientras que otros han sugerido posibles efectos protectores renales, como reducciones en la proteína urinaria a 24 horas (24 hUP) y mejoras en los niveles séricos de creatinina (Cr) y nitrógeno urea en sangre(BUN) 12,13,14. Además, muchas fórmulas herbales contienen múltiples componentes medicinales que pueden actuar de forma sinérgica mediante mecanismos como la actividad antiinflamatoria, efectos antioxidantes, mejora de la microcirculación e inhibición de la esclerosisglomerular 15.

Aunque numerosos ensayos controlados aleatorizados (ECA) han evaluado diferentes decocciones herbales chinas para la DKD, sus resultados siguen siendo inconsistentes. Las variaciones en los protocolos de intervención, el diseño del estudio y el tamaño de la muestra pueden explicar en parte estasdiscrepancias 16,17. El metaanálisis convencional por pares generalmente compara solo dos intervenciones a la vez, lo que limita su capacidad para evaluar múltiples opciones de tratamiento simultáneamente. El metaanálisis de redes (NMA) ofrece un enfoque alternativo al combinar tanto la evidencia directa como la indirecta dentro de un único marco analítico. Este método permite comparaciones entre múltiples intervenciones y permite estimar las clasificaciones relativas de tratamiento, ofreciendo así evidencia más completa que respalda la toma de decisiones clínicas.

Para clarificar mejor los efectos comparativos de diferentes decoctiones herbales, se recopilaron y analizaron sistemáticamente ensayos controlados aleatorizados que investigaban intervenciones herbales chinas para DKD utilizando un enfoque de metaanálisis en red. El análisis se centró en los principales resultados metabólicos y renales, incluyendo HbA1c, 24 hUP, creatinina sérica y nitrógeno ureico en sangre. Al integrar la evidencia disponible y comparar múltiples estrategias de tratamiento, este estudio pretende proporcionar evidencia actualizada sobre el posible papel de las decocciones tradicionales chinas en el manejo de la DKD.

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Protocolo

Adquisición de pruebas

El estudio fue diseñado e informado de acuerdo con las directricesPRISMA 18. El protocolo fue registrado en la base de datos PROSPERO (número de registro: CRD420261307956). La lista de verificación completa de PRISMA 2020 se ha subido como una lista de verificación de informes separada (Archivo Suplementario 1). Todos los materiales utilizados en este estudio están listados en la Tabla de Materiales.

Estrategia de búsqueda bibliográfica

Se buscaron siete bases de datos — PubMed, Embase, la Cochrane Library, Web of Science, CNKI, Wanfang Data y VIP — desde sus respectivas fechas de creación hasta el 20 de enero de 2026. El vocabulario controlado específico de la base de datos (MeSH o Emtree) se combinó con términos de texto libre para la enfermedad renal diabética, la medicina tradicional china y ensayos controlados aleatorizados. También se revisaron las listas de referencias de los informes pertinentes para identificar registros adicionales elegibles. La proyección del título y del resumen comenzó el 14 de febrero de 2026; la evaluación en texto completo comenzó el 25 de febrero de 2026; y la extracción de datos comenzó el 5 de marzo de 2026. Dos revisores trabajaban de forma independiente en cada etapa, resolviendo desacuerdos mediante discusión y, cuando era necesario, la adjudicación por un tercer revisor.

Criterios de inclusión y exclusión

Criterios de inclusión

Los estudios elegibles fueron ensayos controlados aleatorizados con participantes diagnosticados con enfermedad renal diabética, sin restricciones de edad, sexo o duración de la enfermedad. Las intervenciones consistían en decocciones herbales chinas tradicionales administradas solas o en combinación con la terapia médica occidental convencional. Los comparadores elegibles incluían tratamiento convencional, terapia médica occidental o placebo. Los resultados principales fueron hemoglobina glicada (HbA1c) y excreción de proteínas urinarias a 24 horas (24 hUP), mientras que los desenlaces secundarios fueron creatinina sérica (Cr) y nitrógeno ureico en sangre (BUN).

Criterios de exclusión

Se excluyeron los informes de casos, estudios retrospectivos, revisiones, experimentos con animales y publicaciones duplicadas. También se excluyeron los estudios que evaluaban intervenciones distintas a la medicina herbal china basada en decocción, incluyendo preparaciones de una sola hierba y formulaciones de medicina china patentada. Otras razones para la exclusión incluyeron datos de resultados no disponibles o no extraíbles, identificación poco clara de resultados primarios o secundarios, incumplimiento de los criterios diagnósticos de la enfermedad renal diabética por parte de la población del estudio y una distinción insuficiente entre los grupos de intervención y control.

Revisión de la literatura y extracción de datos

Los registros recuperados de las bases de datos se importaban en EndNote 21 (Clarivate Analytics) y se deduplicaban. Dos revisores evaluaron entonces la elegibilidad de forma independiente según los criterios preestablecidos. El cribado se realizó en dos pasadas: los registros claramente irrelevantes fueron eliminados tras la revisión del título y del resumen, y los informes conservados en esa etapa fueron evaluados en texto completo. Los desacuerdos de los revisores se resolvían mediante la discusión; un tercer revisor resolvió casos no resueltos. La selección del estudio y las razones de exclusión se documentaron en un diagrama de flujo PRISMA. Utilizando un formulario predefinido, dos revisores registraron de forma independiente el primer autor, el año de publicación, el tamaño de muestra de participantes y grupos, las características de los participantes, los detalles de la intervención y del comparador, la duración del tratamiento y, para cada resultado reportado, su definición, unidad, tiempo de evaluación, media y desviación estándar. Las diferencias entre las entradas extraídas se reconciliaron por consenso. Cuando faltaba información numérica esencial o era ambigua, se contactaba con el autor correspondiente. Se omitía un resultado de la síntesis relevante si no se podían obtener datos útiles.

Estandarización de la composición y preparación de la decocción

Para cada intervención, dos revisores extrajeron la fórmula base, los componentes herbales individuales, la dosis reportada, las modificaciones en la fórmula, el método de preparación, la frecuencia de administración y la duración del tratamiento. Las dosis herbales se convertían en gramos cuando era posible la conversión directa; Dosis o procedimientos de preparación no claros se registraron como no reportados y no se imputaron. Las prescripciones modificadas se asignaron al mismo nodo de red solo cuando el estudio original identificó explícitamente la fórmula base y mantuvo sus componentes principales. Las preparaciones extraídas se consideraban miembros de la misma familia de fórmulas en lugar de productos farmacológicamente idénticos. Las diferencias en dosis, procesamiento y compatibilidad modificada se trataron como posibles fuentes de heterogeneidad clínica.

Riesgo de sesgo

Dos revisores evaluaron de forma independiente cada ensayo incluido con la herramienta revisada de riesgo de sesgo de Cochrane para ensayos aleatorizados (RoB 2)19. La evaluación abarcó sesgos derivados de la aleatorización, desviaciones respecto a las intervenciones previstas, datos de resultados faltantes, medición de resultados y selección del resultado reportado. Se utilizaron reglas de decisión RoB 2 para asignar a cada dominio —y al resultado global— a bajo riesgo, algunas preocupaciones o alto riesgo. Las diferencias de juicio se resolvieron mediante la discusión.

Evaluación GRADE

Para cada resultado, la certeza en las estimaciones de la red se calificó bajo el marco GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation)20 y su extensión para el metaanálisisde red 32. La evidencia de los ensayos aleatorizados comenzó con alta certeza y fue rebajada cuando se justificó por riesgo de sesgo, inconsistencia, indirectidad, imprecisión o sesgo de publicación. Las valoraciones finales se informaron como altas, moderadas, bajas o muy bajas.

Análisis estadístico

Los análisis utilizaron medios posttratamiento y desviaciones estándar; los valores finales y de cambio respecto a la línea base no se agruparon. Los efectos se resumieron como diferencias medias (DM) con intervalos creíbles del 95% (CrI). Las unidades se armonizaron en puntos porcentuales para HbA1c, g/24 h para proteína urinaria de 24 horas, μmol/L para creatinina sérica y mmol/L para nitrógeno ureico en sangre, con otras unidades reportadas convertidas por factores estándar. Cuando una DS estaba ausente, se derivaba de un error estándar o de un intervalo de confianza del 95% si había suficiente información disponible; los valores no se tomaron prestados de otros estudios. Se excluyó una contribución al resultado cuando no se pudo recuperar ninguna medida de dispersión utilizable. Se instaló un metaanálisis bayesiano de red a nivel de brazo por separado para cada resultado. Las mediciones continuas se modelaron con un vínculo de verosimilitud y de identidad normal dentro de un modelo de consistencia de efectos aleatorios. Los efectos básicos del tratamiento recibieron a priori normales difusos con media 0 y desviación estándar de 15 × escala om., mientras que la desviación estándar de heterogeneidad entre estudios recibió una Uniform (0, escala om.) previa. Todos los brazos de los ensayos de múltiples brazos entraron conjuntamente en el modelo; Los comparadores compartidos se representaron una vez para mantener correlaciones entre los contrastes.

Se ejecutaron cuatro cadenas Markov Monte Carlo (MCMC) para cada modelo, con 5.000 iteraciones de adaptación y 20.000 extraciones posteriores por cadena; El intervalo de adelgazamiento fue de 1. Se examinaron la mezcla de cadenas y la convergencia utilizando trazas gráficas, diagramas de densidad y el factor de reducción de escala potencial de Brooks–Gelman–Rubin (PSRF), para el cual se consideró aceptable un valor inferior a 1,05. La adecuación del modelo se evaluó comparando la desviación residual posterior con el número de puntos de datos no restringidos y contrastando los valores del criterio de información de desviación (CID) de los modelos de consistencia e inconsistencia. Los modelos bayesianos se equiparon con el paquete gemtc (versión 1.1-1) en la versión R 4.4.133, y se utilizó Stata 15 para análisis suplementarios. Las distribuciones de clasificación se resumieron como superficies bajo los valores de la curva acumulativa de clasificación (SUCRA). Se realizaron análisis exploratorios de meta-regresión univariable por separado para cada resultado para evaluar el país, la duración del tratamiento, el tamaño total de la muestra y el año de publicación como posibles fuentes de heterogeneidad. Se informaron coeficientes de regresión (β) y valores p bilaterales. Se consideró estadísticamente significativo un valor p de <0,05. Como estos análisis fueron exploratorios, los resultados se interpretaron con cautela.

Análisis de subgrupos y sensibilidad
Debido a que se observó una heterogeneidad sustancial en varias comparaciones directas, se realizaron análisis exploratorios de subgrupos post hoc utilizando metaanálisis de efectos aleatorios por pares. Los estudios se estratificaron según la duración del tratamiento (≤12 semanas frente a >12 semanas), la etapa de DKD (fase temprana/estadio III frente a etapa avanzada/estadio IV o posterior), el tratamiento médico occidental concomitante (tratamiento basado en inhibidores de la ECA o bloqueadores de los receptores de angiotensina frente a otros tratamientos convencionales) y el tamaño total de la muestra (<100 frente a ≥100 participantes). Las diferencias entre subgrupos se evaluaron mediante una prueba de interacción en lugar de comparar la significación estadística dentro de los subgrupos individuales. Los análisis se realizaron solo cuando había al menos dos estudios disponibles en cada subgrupo. Los estudios con estadios o regímenes de tratamiento de DKD mixtos o insuficientemente reportados se clasificaron como poco claros y se excluyeron de la prueba de interacción correspondiente.

La heterogeneidad entre estudios se evaluó utilizando la estadística I2 . Se exploraron posibles fuentes de heterogeneidad utilizando una meta-regresión univariable por país, duración del tratamiento, tamaño total de la muestra y año de publicación. Se consideraron análisis de subgrupos según la duración del tratamiento, estadio de enfermedad renal diabética, tratamiento convencional de base y características del paciente cuando la información relevante a nivel de estudio se informó suficientemente y la red resultante permaneció conectada. Se especificó un análisis de sensibilidad excluyendo ensayos con alto riesgo global de sesgo. Cuando no se pudo realizar un análisis debido a informes incompletos, estratos dispersos o desconexión de la red, se reportó la razón y se consideró la incertidumbre restante en la interpretación.

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Resultados

Resultados del cribado de la literatura

Mediante búsquedas en bases de datos, se identificaron 4.795 artículos relevantes. Concretamente, PubMed produjo 158 artículos, Embase 413, Cochrane Library 231, Web of Science 198, CNKI 954, Wan fang 1.071 y VIP Database 1.770. Tras la retirada de 1.265 duplicados, quedaban 3.530 discos para la proyección de títulos y resúmenes. De estos, 3.410 fueron excluidos, dejando 120 informes para evaluación en t...

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Discusión

Este metaanálisis en red identificó asociaciones adjunctivas específicas de resultados en lugar de una única fórmula herbal que fuera consistentemente superior en todos los resultados. En comparación con el tratamiento convencional, la Decocción de Huoxue de Yiqi Yangyin (YQYYHXT) se asoció con una reducción en HbA1c (DM, −1,09 puntos porcentuales; 95% de CrI, −1,20 a −0,97), aunque la heterogeneidad fue sustancial (I2 = 87%). La Decocción Jiawei Taohe Chengqi (JWTHCQT) mostró...

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Divulgaciones

OpenAI ChatGPT se utilizó para ayudar con la traducción al inglés y la edición del idioma. Todo el contenido asistido por IA fue revisado y verificado por los autores, quienes asumen plena responsabilidad por la exactitud e integridad del trabajo presentado. Los autores declaran que no tienen intereses en competencia.

Agradecimientos

Registro PROSPERO: CRD420261307956; registrado el 13 de febrero de 2026 (versión 1.0). Esta revisión no recibió financiación externa ni comercial específica. El apoyo institucional fue proporcionado por el Proyecto de Investigación Científica de la Administración Provincial de Medicina Tradicional China de Hebei (Subvención Nº T2025052) y el "Programa de Cultivo de Talentos de Alto Calibre" del Hospital Afiliado de la Academia de Medicina Tradicional China de Tianjin (Documento nº Jinzhongyanfuren [2024]55). Las instituciones que apoyaban no tenían ningún papel en el diseño de la revisión, selección de estudios, extracción de datos, análisis o interpretación, preparación del manuscrito ni en la decisión de enviar el manuscrito para su publicación.

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
China National Knowledge Infrastructure (CNKI) (base de datos)China National Knowledge InfrastructureNo aplicableBusqueda desde el inicio hasta el 20 de enero de 2026. URL: https://www.cnki.net/
Cochrane Library—CENTRAL (base de datos)CochraneNo aplicableBusqueda desde el inicio hasta el 20 de enero de 2026. URL: https://www.cochranelibrary.com/central
Cochrane Risk of Bias 2 (RoB 2) toolCochraneRoB 2.0; fecha de versión no registradaUsado para evaluar el riesgo de sesgo a nivel de estudio en ensayos aleatorizados. URL: https://www.riskofbias.info/welcome/rob-2-0-tool
Embase (base de datos)Elsevier B.V.No aplicableBusqueda desde el inicio hasta el 20 de enero de 2026. URL: https://www.elsevier.com/products/embase
EndNote (software de gestión de revisiones)Clarivate21Usado para importar registros y deduplicación. URL: https://endnote.com/
gemtc (paquete R)Comprehensive R Archive Network (CRAN)1.1-1Usado para meta-análisis de red Bayesiana, ajuste de modelos y clasificación de tratamientos. URL: https://cran.r-project.org/package=gemtc
GRADE approach (herramienta de evaluación)GRADE Working GroupNo aplicableMarco metodológico usado para evaluación de la certeza de la evidencia; las evaluaciones se realizaron manualmente sin software dedicado. URL: https://www.gradeworkinggroup.org/
JAGS (software estadístico/backend)Martyn Plummer / SourceForge4.3.1Motor Bayesiano MCMC llamado a través de gemtc. URL: https://mcmc-jags.sourceforge.io/
PubMed (base de datos)U.S. National Library of Medicine, NCBINo aplicableBusqueda desde el inicio hasta el 20 de enero de 2026. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
R (software estadístico)R Foundation for Statistical Computing4.4.1Usado para meta-análisis de red Bayesiana y gráficos estadísticos. URL: https://www.r-project.org/
Stata (software estadístico)StataCorp LLCStata/SE 15.1Usado para análisis estadísticos complementarios y resúmenes gráficos. URL: https://www.stata.com/stata15/
VIP Chinese Science and Technology Journal Database (base de datos)Chongqing VIP Information Co., Ltd.No aplicableBusqueda desde el inicio hasta el 20 de enero de 2026. URL: https://www.cqvip.com/
Wanfang Data (base de datos)Beijing Wanfang Data Co., Ltd.No aplicableBusqueda desde el inicio hasta el 20 de enero de 2026. URL: https://www.wanfangdata.com.cn/
Web of Science Core Collection (base de datos)ClarivateNo aplicableBusqueda desde el inicio hasta el 20 de enero de 2026. URL: https://www.webofscience.com/

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