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Article de recherche

Effets des décoctions traditionnelles chinoises sur les résultats glycémiques et rénaux dans la maladie rénale diabétique : une revue systématique et une méta-analyse en réseau

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DOI :

10.3791/73056

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31 juillet 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

Dans cet article

Résumé

Cette revue systématique et méta-analyse en réseau de 97 essais randomisés impliquant 8 956 participants ont comparé les décoctions traditionnelles chinoises à base de plantes pour la maladie rénale diabétique. Plusieurs décoctions ont montré des bénéfices potentiels pour le contrôle glycémique et les résultats rénaux, mais les limites méthodologiques et l’hétérogénéité justifient une interprétation prudente et d’autres essais de haute qualité.

Résumé

Cette méta-analyse en réseau a évalué les décoctions de la médecine traditionnelle chinoise (MTC) comme compléments du traitement conventionnel de la maladie rénale diabétique (DKD). Les résultats comprenaient l’hémoglobine A1c glyquée (HbA1c), l’excrétion de protéines urinaires en 24 heures (24 hUP), la créatinine sérique (Cr) et l’azote urée sanguine (BUN). PubMed, Embase, la bibliothèque Cochrane, Web of Science, CNKI, Wanfang et VIP ont été consultés de la création jusqu’au 20 janvier 2026 pour des essais contrôlés randomisés sur des décoctions traditionnelles chinoises à base de plantes pour DKD. Deux évaluateurs ont examiné les études de manière indépendante, extrait les données et évalué le risque de biais à l’aide de RoB 2.0. La méta-analyse du réseau bayésien a été réalisée à l’aide de R 4.4.1 et Stata 15, avec des différences de moyenne et des intervalles crédibles à 95 % calculés pour les résultats continus et les valeurs SUCRA utilisées pour classer les interventions. Quatre-vingt-dix-sept essais impliquant 8 956 participants ont été inclus. YQYYHXT, FFHQT et YSTLT étaient associés à des réductions plus importantes de l’HbA1c que dans le traitement témoin, YQYYHXT étant le mieux classé. JWTHCQT s’est classé en tête pour la réduction des protéines urinaires en 24 heures, YSTLT pour la réduction de la créatinine sérique, et ZWT pour la réduction de l’azote urémique sanguin. Plusieurs décoctions peuvent améliorer les résultats glycémiques et rénaux ; Cependant, les limites méthodologiques, l’hétérogénéité et la dépendance aux probabilités de classement justifient une interprétation prudente. D’autres essais randomisés de haute qualité sont nécessaires.

Introduction

Le diabète est un trouble métabolique chronique courant dans le monde entier et un défi croissant pour la santépublique 1. L’hyperglycémie à long terme peut entraîner un large éventail de complications chroniques, parmi lesquelles la maladie rénale diabétique (DKD) est l’une des manifestations microvasculaires les plusgraves 2. Les preuves épidémiologiques suggèrent qu’environ 30 à 40 % des personnes diabétiques développent finalement laDKD 3. La DKD est non seulement un facteur majeur de la maladie rénale chronique, mais aussi une cause majeure de la maladie rénale terminale (ESRD) à l’échellemondiale 4. Au fur et à mesure que la maladie progresse, les patients peuvent développer une protéinurie persistante, un déclin progressif de la fonction rénale, et un risque accru de complications cardiovasculaires, ce qui réduit considérablement la qualité de vie et augmente la charge globale sur les systèmesde santé 5,6. Ralentir la progression de la DKD est donc devenu un objectif important dans la gestion clinique actuelle.

Les stratégies thérapeutiques actuelles se concentrent principalement sur un contrôle métabolique complet, incluant une régulation stricte de la glycémie, de la pression artérielle et des niveaux lipidiques. Des interventions pharmacologiques telles que les inhibiteurs du système rénine-angiotensine sont couramment utilisées pour réduire la protéinurie et retarder la détérioration rénale 2,7. Malgré ces approches, la progression de la maladie reste difficile à prévenir chez une proportion considérable depatients. Malgré les avancées dans la prise en charge conventionnelle, de nombreux patients restent à risque de dysfonction rénale progressive. Cette charge clinique résiduelle soutient l’évaluation des options thérapeutiques complémentaires ; Cependant, leur efficacité et leur sécurité nécessitent une évaluation distincte etrigoureuse 9.

La médecine traditionnelle chinoise (MTC) est depuis longtemps utilisée dans la prise en charge du diabète et de ses complications. Dans le cadre théorique de la MTC, la DKD est souvent associée à des syndromes tels que la « soif et dépérissement » et « l’œdème », et sa pathogenèse est fréquemment décrite comme impliquant une carence en qi et yin, une déficience de rate-rein, et une stase sanguine obstruant les facteurscollatéraux 10. Les décoctions à base de plantes chinoises sont formulées selon les principes de différenciation des syndromes et de régulation holistique. Par des actions multi-composantes et multi-cibles, ces formules sont considérées comme ayant des effets thérapeutiques sur les dysfonctionnements métaboliques et rénaux et sont largement utilisées comme thérapie complémentaire pour la DKD11. Ces dernières années, un nombre croissant d’études cliniques ont examiné les bénéfices potentiels des décoctions à base de plantes chinoises dans la DKD. Certains essais ont rapporté des améliorations du contrôle glycémique, notamment des réductions de l’hémoglobine glycée (HbA1c), tandis que d’autres ont suggéré des effets protecteurs rénaux potentiels, tels que des réductions des protéines urinaires en 24 heures (24 hUP) et des améliorations des niveaux sériques de créatinine (Cr) et d’azote d’urée sanguine (BUN) 12,13,14. De plus, de nombreuses formules à base de plantes contiennent plusieurs composants médicinaux qui peuvent agir de manière synergique via des mécanismes tels que l’activité anti-inflammatoire, les effets antioxydants, l’amélioration de la microcirculation et l’inhibition de la scléroseglomérulaire 15.

Bien que de nombreux essais contrôlés randomisés (ECR) aient évalué différentes décoctions à base de plantes chinoises pour la DKD, leurs résultats restent incohérents. Les variations dans les protocoles d’intervention, la conception de l’étude et la taille de l’échantillon peuvent en partie expliquer ces écarts16,17. La méta-analyse conventionnelle par paires ne compare généralement que deux interventions à la fois, ce qui limite sa capacité à évaluer plusieurs options de traitement simultanément. La méta-analyse de réseau (NMA) propose une approche alternative en combinant à la fois des preuves directes et indirectes dans un cadre analytique unique. Cette méthode permet de comparer plusieurs interventions et permet d’estimer les classements relatifs des traitements, offrant ainsi des preuves plus complètes pour soutenir la prise de décision clinique.

Pour mieux clarifier les effets comparatifs des différentes décoctions à base de plantes, des essais contrôlés randomisés portant sur les interventions à base de plantes chinoises pour la DKD ont été systématiquement collectés et analysés à l’aide d’une approche de méta-analyse en réseau. L’analyse s’est concentrée sur les principaux résultats métaboliques et rénaux, notamment l’HbA1c, le 24 hUP, la créatinine sérique et l’azote d’urée sanguine. En intégrant les preuves disponibles et en comparant plusieurs stratégies de traitement, cette étude vise à fournir des données actualisées sur le rôle potentiel des décoctions traditionnelles chinoises dans la prise en charge de la DKD.

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Protocole

Acquisition de preuves

L’étude a été conçue et rapportée conformément aux directivesPRISMA 18. Le protocole a été enregistré dans la base de données PROSPERO (numéro d’enregistrement : CRD420261307956). La liste de contrôle complète de PRISMA 2020 a été téléchargée sous forme de liste de contrôle de rapport distincte (Fichier Supplémentaire 1). Tous les matériaux utilisés dans cette étude sont listés dans le tableau des matériaux.

Stratégie de recherche de littérature

Sept bases de données — PubMed, Embase, la bibliothèque Cochrane, Web of Science, CNKI, Wanfang Data et VIP — ont été consultées depuis leurs dates de création respectives jusqu’au 20 janvier 2026. Le vocabulaire contrôlé spécifique à la base de données (MeSH ou Emtree) a été combiné avec des termes en texte libre pour la maladie rénale diabétique, la médecine traditionnelle chinoise et des essais contrôlés randomisés. Les listes de références des rapports pertinents ont également été vérifiées pour identifier d’autres documents éligibles. La projection des titres et des résumés a débuté le 14 février 2026 ; l’évaluation en texte intégral a débuté le 25 février 2026 ; et l’extraction des données a commencé le 5 mars 2026. Deux évaluateurs travaillaient de manière indépendante à chaque étape, résolvant les désaccords par discussion et, si nécessaire, par l’adjudication par un troisième évaluateur.

Critères d’inclusion et d’exclusion

Critères d’inclusion

Les études éligibles étaient des essais contrôlés randomisés impliquant des participants diagnostiqués avec une maladie rénale diabétique, sans restrictions d’âge, de sexe ou de durée de la maladie. Les interventions consistaient en des décoctions traditionnelles chinoises à base de plantes administrées seules ou en combinaison avec une thérapie médicale occidentale conventionnelle. Les comparateurs éligibles comprenaient le traitement conventionnel, la thérapie médicale occidentale ou le placebo. Les critères principaux étaient l’hémoglobine glycée (HbA1c) et l’excrétion de protéines urinaires en 24 heures (24 hUP), tandis que les critères secondaires étaient la créatinine sérique (Cr) et l’azote de l’urée sanguine (BUN).

Critères d’exclusion

Les rapports de cas, les études rétrospectives, les revues, les expériences animales et les publications en double ont été exclus. Les études évaluant des interventions autres que la phytothérapie chinoise à base de décoction, y compris les préparations à base d’une seule plante et les formulations de médecine chinoise propriétaire, ont également été exclues. D’autres raisons d’exclusion incluaient des données de résultats indisponibles ou non extrayables, une identification incertaine des résultats primaires ou secondaires, l’incapacité de la population étudiée à répondre aux critères diagnostiques de la maladie rénale diabétique, et une distinction insuffisante entre les groupes d’intervention et témoins.

Sélection de la littérature et extraction de données

Les enregistrements récupérés depuis les bases de données étaient importés dans EndNote 21 (Clarivate Analytics) et dédupliqués. Deux évaluateurs ont ensuite évalué l’éligibilité de manière indépendante selon les critères prédéfinis. Le dépistage s’est déroulé en deux étapes : les documents manifestement hors sujet ont été retirés après examen du titre et du résumé, et les rapports conservés à ce stade ont fait l’objet d’une évaluation intégrale. Les désaccords des évaluateurs étaient réglés par la discussion ; un troisième réviseur jugeait des affaires non résolues. La sélection de l’étude et les raisons d’exclusion ont été documentées dans un diagramme de flux PRISMA. À l’aide d’un formulaire prédéfini, deux évaluateurs ont enregistré indépendamment le premier auteur, l’année de publication, la taille des échantillons des participants et du bras, les caractéristiques des participants, les détails de l’intervention et du comparateur, la durée du traitement et, pour chaque résultat rapporté, sa définition, son unité, son temps d’évaluation, sa moyenne et son écart-type. Les différences entre les entrées extraites ont été réconciliées par consensus. Lorsque des informations numériques essentielles manquaient ou étaient ambiguës, l’auteur correspondant était contacté. Un résultat était omis de la synthèse pertinente si des données utilisables ne pouvaient pas être obtenues.

Standardisation de la composition et de la préparation de la décoction

Pour chaque intervention, deux évaluateurs ont extrait la formule de base, les composants à base de plantes, la dose déclarée, les modifications de la formule, la méthode de préparation, la fréquence d’administration et la durée du traitement. Les doses à base de plantes étaient converties en grammes lorsque la conversion directe était possible ; des doses ou procédures de préparation non claires ont été enregistrées comme non déclarées et n’ont pas été imputées. Les prescriptions modifiées n’étaient attribuées au même nœud réseau que lorsque l’étude initiale identifiait explicitement la formule de base et en conservait les composants principaux. Les préparations extraites étaient considérées comme faisant partie de la même famille de formules plutôt que comme des produits pharmacologiquement identiques. Les différences de dosage, de traitement et de compatibilité modifiée ont été considérées comme des sources potentielles d’hétérogénéité clinique.

Risque de biais

Deux évaluateurs ont évalué de manière indépendante chaque essai inclus avec l’outil révisé de Cochrane pour le risque de biais pour les essais randomisés (RoB 2)19. L’évaluation a couvert les biais liés à la randomisation, les écarts par rapport aux interventions prévues, l’absence de données de résultats, la mesure des résultats et la sélection du résultat rapporté. Les règles de décision RoB 2 ont été utilisées pour assigner chaque domaine — et le résultat global — à faible risque, à certaines préoccupations ou à haut risque. Les divergences de jugement ont été réconciliées par la discussion.

Évaluation GRADE

Pour chaque résultat, la certitude dans les estimations du réseau a été évaluée selon le cadre GRADE (grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation)20 et son extension pour la méta-analyse réseau32. Les preuves issues des essais randomisés ont commencé avec une certitude élevée et ont été déclassées lorsque cela était justifié en raison du risque de biais, d’incohérence, d’indirectité, d’imprécision ou de biais de publication. Les audiences finales étaient élevées, modérées, faibles ou très faibles.

Analyse statistique

Les analyses utilisaient des moyennes post-traitement et des écarts-types ; les valeurs de point d’arrivée et de changement par rapport à la ligne de base n’ont pas été regroupées. Les effets ont été résumés par des différences moyennes (DM) avec des intervalles crédibles à 95 % (CrI). Les unités ont été harmonisées en points de pourcentage pour l’HbA1c, g/24 h pour la protéine urinaire à 24 heures, μmol/L pour la créatinine sérique et mmol/L pour l’azote d’urée sanguine, avec d’autres unités rapportées converties par des facteurs standards. Lorsqu’un DS était absent, il était dérivé d’une erreur standard ou d’un intervalle de confiance à 95 % si suffisamment d’informations étaient disponibles ; Les valeurs n’ont pas été empruntées à d’autres études. Une contribution au résultat était exclue lorsqu’aucune mesure de dispersion utilisable ne pouvait être récupérée. Une méta-analyse de réseau bayésienne au niveau des bras a été adaptée séparément pour chaque résultat. Les mesures continues ont été modélisées avec un lien de vraisemblance normale et d’identité dans un modèle de cohérence à effets aléatoires. Les effets de base du traitement ont reçu des hypothèses normales diffuses avec une moyenne de 0 et un écart-type de 15 × échelle om., tandis que l’écart-type d’hétérogénéité entre les études a reçu un prior uniforme (0, échelle om.). Tous les bras des essais à bras multiples entrèrent conjointement dans le modèle ; Les comparateurs partagés étaient représentés une fois afin de conserver les corrélations entre les contrastes.

Quatre chaînes Markov Monte Carlo (MCMC) ont été exécutées pour chaque modèle, avec 5 000 itérations d’adaptation et 20 000 aspirations ultérieures par chaîne ; L’intervalle d’amincissement était de 1. Le mélange des chaînes et la convergence ont été examinés à l’aide de traces graphiques, de diagrammes de densité et du facteur de réduction du potentiel d’échelle de Brooks–Gelman–Rubin (PSRF), pour lequel une valeur inférieure à 1,05 était considérée comme acceptable. L’adéquation du modèle a été évaluée en comparant la déviance résiduelle postérieure avec le nombre de points de données non contraints et en comparant les valeurs du critère d’information sur la déviance (DIC) des modèles de cohérence et d’inconsistance. Les modèles bayésiens étaient équipés du boîtier gemtc (version 1.1-1) dans la version R 4.4.133, et la Stata 15 était utilisée pour des analyses complémentaires. Les distributions de classement ont été résumées en surface selon les valeurs de la courbe de classement cumulative (SUCRA). Des analyses exploratoires de méta-régression univariable ont été réalisées séparément pour chaque critère afin d’évaluer le pays, la durée du traitement, la taille totale de l’échantillon et l’année de publication comme sources potentielles d’hétérogénéité. Des coefficients de régression (β) et des valeurs p bilatérales ont été rapportés. Une valeur p de <0,05 était considérée comme statistiquement significative. Comme ces analyses étaient exploratoires, les résultats ont été interprétés avec prudence.

Analyses de sous-groupes et de sensibilité
Parce qu’une hétérogénéité substantielle a été observée dans plusieurs comparaisons directes, des analyses exploratoires post-hoc de sous-groupes ont été réalisées à l’aide d’une méta-analyse par paires à effets aléatoires. Les études ont été stratifiées selon la durée du traitement (≤12 semaines vs >12 semaines), le stade DKD (stade précoce/stade III vs stade avancé/stade IV ou plus tard), le traitement médical occidental concomitant (traitement à base d’inhibiteurs de l’ECA ou bloqueurs des récepteurs de l’angiotensinaine vs autre traitement conventionnel), et la taille totale de l’échantillon (<100 contre ≥100 participants). Les différences entre sous-groupes ont été évaluées à l’aide d’un test d’interaction plutôt qu’en comparant la signification statistique au sein des sous-groupes individuels. Les analyses n’ont été réalisées que lorsque deux études étaient disponibles dans chaque sous-groupe. Les études présentant des stades ou schémas thérapeutiques de DKD mixtes ou insuffisamment rapportés ont été classées comme peu claires et exclues du test d’interaction correspondant.

L’hétérogénéité entre les études a été évaluée à l’aide de la statistique I2 . Des sources potentielles d’hétérogénéité ont été explorées en utilisant une méta-régression univariable selon le pays, la durée du traitement, la taille totale de l’échantillon et l’année de publication. Des analyses de sous-groupes selon la durée du traitement, le stade de la maladie rénale diabétique, le traitement conventionnel de base et les caractéristiques du patient ont été prises en compte lorsque les informations pertinentes au niveau de l’étude étaient suffisamment rapportées, et que le réseau résultant restait connecté. L’analyse de sensibilité, excluant les essais présentant un risque global élevé de biais, était prédéfinie. Lorsqu’une analyse ne pouvait pas être réalisée en raison d’un rapport incomplet, d’une couche parcimonieuse ou d’une déconnexion réseau, la raison était rapportée, et l’incertitude restante était prise en compte dans l’interprétation.

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Résultats

Résultats du criblage de la littérature

Grâce à des recherches dans la base de données, 4 795 articles pertinents ont été identifiés. Plus précisément, PubMed a produit 158 articles, Embase 413, Cochrane Library 231, Web of Science 198, CNKI 954, Wan fang 1 071 et VIP Database 1 770. Après la suppression de 1 265 doublons, 3 530 enregistrements sont restés pour la sélection des titres et des résumés. Parmi ceux-ci, 3 410 ont été exclus, laissa...

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Discussion

Cette méta-analyse en réseau a identifié des associations complémentaires spécifiques aux résultats plutôt qu’une formule à base de plantes unique qui était systématiquement supérieure à tous les critères. Comparé au traitement conventionnel, la décoction de Yiqi Yangyin Huoxue (YQYYHXT) a été associée à une réduction de l’HbA1c (DM, −1,09 points de pourcentage ; 95 % de CrI, −1,20 à −0,97), bien que l’hétérogénéité ait été importante (I2 = 87 %). La décoction Jiawei Taohe Che...

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Déclarations de divulgation

OpenAI ChatGPT a été utilisé pour aider à la traduction anglaise et à la relecture linguistique. Tout le contenu assisté par l’IA a été examiné et vérifié par les auteurs, qui assument l’entière responsabilité de l’exactitude et de l’intégrité du travail soumis. Les auteurs déclarent qu’ils n’ont pas d’intérêts concurrents.

Remerciements

Enregistrement PROSPERO : CRD420261307956 ; enregistré le 13 février 2026 (version 1.0). Cette revue n’a reçu aucun financement externe ou commercial spécifique. Un soutien institutionnel a été assuré par le Projet de Recherche Scientifique de l’Administration provinciale de la médecine traditionnelle chinoise du Hebei (Subvention n° T2025052) et le « Programme de développement des talents de haut calibre » de l’Hôpital affilié de l’Académie de médecine traditionnelle chinoise de Tianjin (Document n° Jinzhongyanfuren [2024]55). Les institutions de soutien n’ont eu aucun rôle dans la conception de la revue, la sélection des études, l’extraction des données, l’analyse ou l’interprétation, la préparation du manuscrit, ni la décision de soumettre le manuscrit à la publication.

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
China National Knowledge Infrastructure (CNKI) (base de données)China National Knowledge InfrastructureNe s'applique pasRecherché de la création jusqu'au 20 janvier 2026. URL: https://www.cnki.net/
Cochrane Library—CENTRAL (base de données)CochraneNe s'applique pasRecherché de la création jusqu'au 20 janvier 2026. URL: https://www.cochranelibrary.com/central
Outil Cochrane Risk of Bias 2 (RoB 2)CochraneRoB 2.0; date de version non enregistréeUtilisé pour évaluer le risque de biais au niveau de l'étude dans les essais randomisés. URL: https://www.riskofbias.info/welcome/rob-2-0-tool
Embase (base de données)Elsevier B.V.Ne s'applique pasRecherché de la création jusqu'au 20 janvier 2026. URL: https://www.elsevier.com/products/embase
EndNote (logiciel de gestion des revues)Clarivate21Utilisé pour l'importation d'enregistrements et la déduplication. URL: https://endnote.com/
gemtc (package R)Comprehensive R Archive Network (CRAN)1.1-1Utilisé pour la méta-analyse de réseau bayésienne, l'ajustement de modèle et le classement des traitements. URL: https://cran.r-project.org/package=gemtc
Approche GRADE (outil d'évaluation)GRADE Working GroupNe s'applique pasCadre méthodologique utilisé pour l'évaluation de la certitude des preuves ; les évaluations ont été effectuées manuellement sans logiciel dédié. URL: https://www.gradeworkinggroup.org/
JAGS (logiciel statistique/backend)Martyn Plummer / SourceForge4.3.1Moteur MCMC bayésien appelé par gemtc. URL: https://mcmc-jags.sourceforge.io/
PubMed (base de données)U.S. National Library of Medicine, NCBINe s'applique pasRecherché de la création jusqu'au 20 janvier 2026. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
R (logiciel statistique)R Foundation for Statistical Computing4.4.1Utilisé pour la méta-analyse de réseau bayésienne et les graphiques statistiques. URL: https://www.r-project.org/
Stata (logiciel statistique)StataCorp LLCStata/SE 15.1Utilisé pour les analyses statistiques supplémentaires et les résumés graphiques. URL: https://www.stata.com/stata15/
VIP Chinese Science and Technology Journal Database (base de données)Chongqing VIP Information Co., Ltd.Ne s'applique pasRecherché de la création jusqu'au 20 janvier 2026. URL: https://www.cqvip.com/
Wanfang Data (base de données)Beijing Wanfang Data Co., Ltd.Ne s'applique pasRecherché de la création jusqu'au 20 janvier 2026. URL: https://www.wanfangdata.com.cn/
Web of Science Core Collection (base de données)ClarivateNe s'applique pasRecherché de la création jusqu'au 20 janvier 2026. URL: https://www.webofscience.com/

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