Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Клизмы китайской медицины при язвенном колите: механизмы и оптимальная продолжительность на основе систематического обзора и метаанализа

177 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/69567

⸱

29 мая 2026 г.

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

В этой статье

Краткое содержание

Этот метаанализ 20 исследований на животных (980 участников) показывает, что клизмы в китайской медицине значительно улучшают индикаторы язвенного колита с помощью противовоспаления, усиления кишечного барьера и модуляции микробиоты кишечника. Оптимальная продолжительность: 10–28 дней. Несмотря на многообещающие результаты, высокая гетерогенность и низкое качество исследований призывают к осторожности; Для валидации необходимы высококачественные испытания.

Аннотация

Этот систематический обзор и метаанализ были направлены на выяснение механизмов, лежащих в основе эффективности формул клизмы в китайской медицине на животных моделях язвенного колита (UC), а также на предоставление научной основы для их потенциального клинического применения. Всесторонний поиск в PubMed, Web of Science, Cochrane Library, компании Elton B. Stephens Company (EBSCO) и ScienceDirect выявил релевантные исследования на животных, опубликованные до декабря 2024 года. Методологическое качество оценивалось с помощью инструмента риска смещения SYRCLE, а статистический анализ проводился с помощью RevMan 5.3 и Stata 15.

Были включены двадцать исследований с участием 980 животных, при этом оценки качества варьировались от 2 до 6. Клизмы в китайской медицине значительно снижали шкалу гистологического колита, индекс активности заболевания, индекс селезёнки, показатель повреждения толстой кишки, а также воспалительные медиаторы, включая IL-6, TNF-α, IL-1β, IL-8, мРНК COX-2 и миелопероксидазу. Они также улучшили изменение массы тела, длину толстой кишки, белки плотного соединения кишечника (ZO-1, Occludin), экспрессию IL-10 и регуляторные уровни Т-клеток (CD4⁺CD25⁺FOXP3⁺), одновременно модулируя состав микробиоты кишечника, особенно Firmicutes и Bacteroides.

Эти данные свидетельствуют о том, что терапевтические преимущества клизиз в китайской медицине могут выходить из противовоспалительной активности, улучшения целостности кишечного барьера и регуляции кишечной флоры. Однако значительная гетерогенность — вероятно, из-за различий в видах животных, полу и продолжительности вмешательства — и в целом низкое методологическое качество ограничивают силу доказательств. Необходимы дальнейшие хорошо спроектированные, высококачественные доклинические и клинические исследования для подтверждения эффективности, оптимизации протоколов лечения и оценки безопасности для применения на людях.

Введение

Воспалительное заболевание кишечника (ВЗК) включает два основных типа: язвенный колит (UC) и болезнь Крона (CD). Исследования показывают, что генетика, факторы окружающей среды, микробные взаимодействия и иммунная дисрегуляция участвуют в патогенезеВЗК 1. Новые данные свидетельствуют о росте заболеваемости ВЗК в развивающихсястранах 2. Колит характеризуется повторяющимися эпизодами боли в животе, диареи и прямокровительныхкровотечений 3. Улучшение клинических симптомов и снижение рецидивов у пациентов с ОК являются ключевыми целями в клиническомлечении 4.

Традиционные методы терапии ВЗК, включая кортикостероиды, иммунодепрессанты и биологические препараты, направлены на контроль иммунных ответов; однако длительное использование связано с существенными побочнымиэффектами 5. За последние годы появилось множество новых терапевтических вариантов. Исследования показывают, что местные методы эффективны, безопасны и имеют меньше побочных эффектов. Их преимущества включают более быструю реакцию, снижение частоты дозировки и ограниченное системное всасывание по сравнению с пероральными препаратами. Тем не менее, количество пациентов, получающих местное лечение, остаётся ниже, чем число пациентов, получающихпероральную терапию 6.

Традиционная китайская медицина (ТКМ) широко используется как эффективное дополнительное и альтернативное лечение ВЗК, особенно у пациентов, столкнувшихся с побочными реакциями на традиционные методы терапии. Несмотря на значительный терапевтический потенциал, клиническое применение ТКМ ограничено недостаточными исследованиями механизмов действия7.

Хотя многочисленные исследования на животных сообщали о терапевтическом эффекте клизм в китайской медицине на UC, ни один метаанализ, ставший важным инструментом в доказательной медицине для установления эффективности и безопасности вмешательств8, пока не собрал доказательств его терапевтической эффективности из доклинических исследований. Поэтому в этом исследовании систематически проанализировали эксперименты на животных для оценки терапевтической эффективности клизм китайской медицины. Основное внимание уделялось влиянию клизм из китайской медицины на HCS, DAI, IL-6, TNF-α и кишечную флору в животных моделях UC, с целью информирования будущих клинических испытаний и разработки продуктов. Данное исследование направлено на предоставление надёжной доказательной поддержки клинического применения клизм в китайской медицине.

Этот метаанализ сосредоточен на моделях грызунов (в основном крыс Спрага-Доули и мышей C57BL/6), индуцированных сульфатом натрия или раствором 2,4,6-тринитробензолсульфоновой кислоты, с длительностью вмешательства 3–28 дней, оценивая ключевые домены, такие как гистологические показатели (гистологический балл/индекс активности заболевания), воспалительные цитокины (IL-6/TNF-α), барьерные белки (ZO-1/Occludin) и микробиота кишечника. При предоставлении механистических инсайтов для применения ТКМ клизмы в обсуждении рассматриваются такие ограничения, как гетерогенность исследований и низкое методологическое качество (баллы SYRCLE 2–6), чтобы направлять осторожный клинический перевод. Подробный глоссарий сокращений, используемых в этой статье, приведён в Дополнительном файле 1 (Данные 1).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Все включённые исследования на животных соответствовали руководящим принципам ARRIVE и были одобрены соответствующими этическими комитетами их институтов. Слепое исследование и рандомизация проводятся в соответствии с руководящими принципами SYRCLE. Обзор соответствовал стандартам отчетности PRISMA (ID: CRD42024527636). Все процедуры проводились с этическими допусками, чтобы минимизировать предвзятость и вред животным.

1. Установка и подготовка программного обеспечения

  1. Установите RevMan (версия 5.3, Cochrane Collaboration, https://revman.cochrane.org).
    1. Получите доступ к официальному сайту RevMan (см. таблицу материалов).
    2. Скачайте файл настройки, совместимый с операционной системой (Windows .exe или Mac .pkg).
    3. Дважды кликните по установщику и следуйте инструкциям: Next > выберите путь установки > Next > Finish.
    4. Запустите RevMan и выберите Файл > Новый обзор > Обзор вмешательства > Полный обзор.
  2. Программное обеспечение Stata
    1. Перейдите на официальный сайт Stata (см. таблицу материалов) и перейдите на страницу скачивания.
    2. Скачайте установочный пакет, совместимый с вашей операционной системой.
    3. Дважды кликните по установщику и следуйте инструкциям: Далее > принять лицензию > выбрать путь установки > Install > Finish.
    4. Запустите Stata и введите серийный номер, код и авторизацию для активации лицензии.
  3. Программное обеспечение для управления ссылками EndNote X9
    1. Посетите официальный сайт EndNote (см. таблицу материалов).
    2. Скачайте установщик EndNote X9 для вашей операционной системы.
    3. Дважды кликните по установщику, примите лицензию > выберите Типичную установку > выберите путь установки > Установка > завершение.
    4. Запустите EndNote и активируйте с помощью вашего продукта или учётных данных учреждения.
  4. GetData graph digitizer
    1. Посетите официальный сайт GetData Graph Digitizer (см. таблицу материалов).
    2. Скачайте установщик.
    3. Дважды кликайте по установщику, принимайте лицензию > выберите путь установки > Install > Finish.
    4. Запустите программное обеспечение для извлечения числовых данных из цифр, когда исходные данные недоступны.
      1. Импортируйте изображение фигурки в программу.
      2. Калибруйте оси X и Y по шкале, указанной на рисунке.
      3. Ручно отмечайте каждую точку данных, чтобы получить значения координат.
      4. Экспортировать извлеченные числовые данные.
      5. Перекрёстная валидация извлеченных данных двумя независимыми исследователями; расхождения более 5% были повторно проверены и исправлены.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Установка и активация всего программного обеспечения должны быть завершены до этапа обработки литературы, чтобы обеспечить бесперебойный рабочий процесс.

2. Поиск литературы

  1. Создайте стратегию поиска.
    1. Определите поисковые запросы, сначала изучив цели и ключевые результаты исследования. Определите основные концепции, связанные с язвенным колитом, клизами китайской медицины и животными моделями.
      1. При язвенном колите используйте такие термины, как «язвенный колит», «ВЗК» и «воспалительное заболевание кишечника».
      2. Для клизм в китайской медицине включайте ключевые слова, такие как «клизма в китайской медицине», «клизма традиционной китайской медицины», «клизма по рецептурному рецепту» и связанные синонимы.
      3. Для животных используйте такие термины, как «крыса», «мышь», «грызун» и «исследование животных». Объединим эти термины с помощью булевых операторов (AND, OR). Например, комбинировать «язвенный колит» И «клизму китайской медицины» И «животную модель», чтобы получить исследования, соответствующие всем критериям. Корректируйте поисковые запросы в зависимости от используемой базы данных, используя контролируемый словарь каждой базы.
      4. Уточняйте поиск, добавляя синонимы или альтернативные выражения, чтобы повысить чувствительность поиска.
    2. Для подробной стратегии поиска для каждой базы данных см. Дополнительный файл 1 (Данные 2).
  2. Выполните поиск литературы в пяти базах данных: PubMed, Web of Science, Cochrane Library, EBSCO и ScienceDirect.
    1. Для каждой базы данных посетите официальный сайт (например, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov для PubMed). В интерфейсе поиска введите заранее заданную стратегию поиска в поле расширенного поиска . Для PubMed нажмите «Расширено » > «Добавить конструктор запросов», затем заполните поисковые строки следующим образом:
      Область 1: «язвенный колит» [Название/Аннотация]
      Поле 2: «Клизма в китайской медицине» ИЛИ «клизма в традиционной китайской медицине» [Название/Аннотация]
      Поле 3: «эксперимент с животными» ИЛИ «крыса» ИЛИ «мышь» [Все поля]
    2. Объединяйте эти поля с булевым оператором И для выполнения всех условий. Установите ограничение времени с момента запуска базы данных до 1 декабря 2024 года и ограничьте язык английским языком. Нажмите Поиск, затем используйте Фильтры > тип статьи > Доклинические исследования , где это применимо.
    3. Экспортируйте все полученные записи, выбрав Отправить в > Файл > формат: MEDLINE (для PubMed) или Экспортировать > RIS/BibTeX (для других баз данных). Сохраните файлы для импорта в EndNote X9 для дальнейшего отбора и удаления дублиров.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Два независимых рецензента провели поиск по одинаковым критериям, и расхождения были устранены консенсусом (см. Таблицу материалов). Возьмём PubMed в качестве примера:
      1. Откройте сайт базы данных PubMed.
      2. Введите заранее определённую стратегию поиска в соответствии с синтаксисическими правилами PubMed (см. Данные 2 в дополнительном файле 1 для полной информации).

        ПРИМЕЧАНИЕ: Оператор AND требует, чтобы все связанные ключевые слова были присутствованы в записи. Оператор ИЛИ означает, что хотя бы одно из перечисленных ключевых слов должно присутствовать. В скобках () определяется порядок логических операций. Установите лимит времени поиска с момента создания базы данных до 1 декабря 2024 года.
      3. Скачайте всю полученную литературу: Сохранить > PubMed > создать файл.

3. Отбор литературы

ПРИМЕЧАНИЕ: Возьмём в качестве примера полученные данные PubMed, управляемые с помощью EndNote X9.

  1. Импортируйте полученную литературу в EndNote: Файл > Импорт > Опции > Опции импорта > выберите PubMed (NLM) > Импорт (Данные 2 в дополнительном файле 1).
  2. Создайте группы включения и исключения в EndNote: My Groups > Create group set или Create group (Данные 4 в дополнительном файле 1).
    Группы исключения могут включать:
    Неподходящее вмешательство (не клизма китайской медицины)
    Неподходящие субъекты (не-UC модели, или клинические/in vitro исследования)
    Дублирующие публикации
    Язык, отличный от английского
  3. Удалить дубликаты: перейдите ко всем ссылкам > ссылкам > найти дубликаты > отменить. Выберите все дублирующиеся записи в списке результатов и перетащите их в левую папку мусора для удаления. После автоматического удаления дубликата вручную проверьте ещё раз, чтобы их не осталось (данные 5 в дополнительном файле 1).
  4. Процесс отбора: в первом раунде прочитайте заголовки и аннотации, чтобы исключить исследования, не соответствующие критериям включения. Во втором раунде просмотрите полные тексты оставшихся исследований, чтобы подтвердить их окончательную пригодность.
  5. Ручной поиск и контакт с автором: выполните ручной поиск ссылок, указанных в включённых исследованиях. Связывайтесь с соответствующими авторами по электронной почте, если релевантные данные отсутствуют или неясны, чтобы увеличить уровень включения и снизить неопределённость.
  6. Вовлечение исследователей: проведение поиска и отбора литературы с двумя независимыми исследователями. Разрешайте разногласия через обсуждение. Если решение не решено, проконсультируйтесь с третьим исследователем.
  7. Документирование процесса: Используйте Microsoft Word или соответствующее программное обеспечение для создания блок-схемы PRISMA 2020, документирующей количество исследований, полученных и исключённых на каждом этапе, а также причины исключения (см. Дополнительный файл 2).

4. Извлечение данных

  1. Подготовьте таблицу, включающую следующие переменные:
    Информация об исследовании: Автор, год публикации.
    Подробности о животных: Вид, штамм, пол, весовой диапазон и размер выборки.
    Метод индукции моделей: Уточните, использовались ли подходы DSS, TNBS или другие.
    Детали вмешательства: Доза или концентрация, частота введения и продолжительность.
    Измеряемые результаты: Включайте гистологический колит (HCS), индекс активности заболевания (DAI), длину толстой кишки (CL), изменение массы тела (BWC), индекс селезёнки, воспалительные цитокины, белки кишечного барьера и состав микробиоты, среди прочих. Стандартизированный формат извлечения данных подробно описан в Данных 6 в Дополнительном файле 1.
  2. Для множественных интервенционных доз извлекайте данные группы с высокими дозами, определив в каждом включённом исследовании ту экспериментальную подгруппу, которая получила максимальную дозу соединения китайской медицинской клизмы.
    1. Когда было сообщено несколько уровней дозировки, фиксируйте данные, соответствующие самой высокой концентрации или дозе, как указано в разделе «Методы или результаты» оригинальной статьи.
    2. Если единица или концентрация были неясны, проверьте иерархию доз на основе описаний или таблиц авторов. Два независимых рецензента проверили извлеченные данные, и любые расхождения были устранены путем обсуждения.
  3. Для результатов, измеренных в несколько временных точек, фиксируйте окончательное измерение, указывая в каждом включённом исследовании последний момент оценки результата после вмешательства.
    1. Когда было сообщено несколько временных точек, извлекайте данные из итогового наблюдения после лечения, чтобы отразить общий терапевтический эффект.
    2. Если в таблицах или рисунках показано несколько конечных точек, используйте значение, соответствующее последнему отчетному периоду измерений. Два независимых рецензента проверили полученные временные точки для обеспечения точности и согласованности.
  4. Введём формулу =SEM_value × SQRT (sample_size) в новой ячейке, чтобы преобразовать стандартную ошибку среднего значения (SEM) в стандартное отклонение (SD). Скопируйте полученные значения SD в таблицу данных RevMan. Проверьте точность, пересчитав конвертацию для одного репрезентативногоисследования 9.
  5. Преобразуйте медианы и квартили в средние значения и SD помере необходимости: 10, 11.
  6. Пусть два рецензента извлекут данные независимо; Разрешайте любые несоответствия через обсуждение.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Данные с рисунков оцифровываются с помощью GetData Graph Digitizer, когда исходные значения не предоставляются.

5. Оценка риска предвзятости

  1. Используйте инструмент SYRCLE riskof bias 12 для оценки качества исследований в десяти областях, включая рандомизацию, сокрытие распределения, ослепление и отчетность о результатах.
  2. Оцените каждый пункт как низкий, высокий или неясный риск и резюмируйте результаты в RevMan. Для каждого домена, раздел «Review Methods» — присваивать низкий уровень при рандомизации, высокий если нет, неясный или расплывчатый вариант. В таблице RevMan счёт (0–10).

6. Статистический анализ

  1. Начните мета-анализ в RevMan 5.3.
    1. В главном меню перейдите в раздел «Данные и анализы » > добавить сравнение.
    2. Введите название экспериментальной группы (например, «клизма») и контрольной группы (например, «язвенный колит») > нажмите «Закончить » (Данные 7 в дополнительном файле 1).
    3. Чтобы добавить индикаторы исхода, выберите «Добавить результат», выберите тип переменной (Непрерывная для непрерывных переменных или Дихотомичная для дихотомических переменных), нажмите «Далее», введите название индикатора результата (например, «Гистопатологический балл (HCS)», «Индекс активности заболевания (DAI)», «Длина толстой кишки (CL)», «Изменение веса тела (BWC)»), а затем нажмите «Закончить » (Данные 8 в дополнительном файле 1).
    4. Добавьте данные исследования: добавьте данные исследования > выберите ссылку из включённого списка литературы > Finish (Данные 9 и Данные 10 в Дополнительном файле 1).
    5. Для каждого результата вручную вводите извлеченные данные (среднее значение, стандартное отклонение (SD) и размер выборки для каждой группы) в таблицу данных.
  2. Выполните статистический выбор модели.
    1. Для непрерывных результатов используйте среднюю разницу (MD), когда единица измерения одинакова для всех включённых исследований. Используйте стандартизированную среднюю разницу (SMD), когда единицы измерения различаются между исследованиями.
    2. Установите 95% доверительные интервалы (ДИ) для всех оценок размера эффекта. Выберите статистическую модель следующим образом: используйте модель фиксированного эффекта (FE), если гетерогенность низкая (I2 ≤ 50%). Используйте модель случайных эффектов (RE), если гетерогенность высока (I2 > 50%).
      ПРИМЕЧАНИЕ: В этом анализе применяется модель случайных эффектов, вызванная вариациями видов, моделирования и режимов.
  3. Генерируйте лесные участки.
    1. В RevMan, после ввода всех релевантных данных, нажмите Статистическая модель (FE или RE, как указано выше) > Лесной участок.
    2. Изучите график для оценки размера эффекта, статистики гетерогенности (тест I2, χ2 ) и общих значений P (см. Данные 11 в дополнительном файле 1).
  4. Проведите продвинутый анализ и оценку смещения публикаций в Stata 15.0.
    1. Импортируйте агрегированный размер эффекта и стандартную ошибку (или дисперсию) в Stata.
    2. Для публикационного смещения выполните регрессионный тест Эггера с помощью команды: metabias effect_size se_effect, egger
    3. Генерируйте графики воронки с помощью metafunnel effect_size se_effect
    4. Для возможных отсутствующих исследований применяйте метод обрезания и заполнения в Stata 15.0 , введя команду: metatrim effect_size se_effect, egger Эта функция оценивает количество потенциально отсутствующих исследований, вызванных смещением публикации, симметрично заполняет вороночный график и пересчитывает общий размер эффекта для скорректированной оценки.
    5. Для мета-регрессии или подгруппового анализа (при необходимости): metareg effect_size var1 var2
  5. Проведите анализ подгрупп и чувствительности.
    1. Создайте подгруппы в RevMan 5.3 , выбрав Данные и Анализы > Добавить анализ подгрупп, затем определите категории подгрупп по видам животных (мыши, крыса), полу (самец, самка, неизвестен) Продолжительности лечения (≤7 дней, >7 дней).
    2. Введите соответствующие данные исследования в каждую подгруппу, чтобы сравнить объединённые размеры эффектов и оценить снижение гетерогенности. Для анализа чувствительности повторяйте мета-анализ, исключая по одному исследованию за раз.
  6. Проведите оценку предвзятости публикации.
    1. Проведите регрессионный тест Эггера для наборов данных с помощью ≥ 10 исследований.
    2. Применяйте метод обрезки и заполнения для оценки потенциально отсутствующих исследований и корректировки объединённых оценок.
  7. Проведите анализ длительности и эффекта.
    1. Классификация включала исследования на основе продолжительности вмешательства (дней).
    2. Для каждого ключевого результата (HCS, DAI, CL, BWC, MPO, TNF-α, IL-6 и др.) постройте графики длительности и отклика радаров.
    3. Определите оптимальное окно лечения клизмы в китайской медицине на животных моделях UC.
      ПРИМЕЧАНИЕ: После завершения всех анализов собрать результаты в лесные участки RevMan и результаты Stata. Извлеченные данные были введены в RevMan 5.3 для генерации лесных участков. Программное обеспечение автоматически рассчитывало объединённые размеры эффектов (MD/SMD) и доверительные интервалы (95% CI) по моделям фиксированных или случайных эффектов, создавая визуальные лесные графики для каждого результата. Для Stata размер эффекта и стандартная ошибка импортировались. Были проведены публикации смещения и продвинутый анализ. Переходите к отчётности по рукописям согласно PRISMA, обеспечивая этическое соответствие и проверку предвзятости. На этом завершается мета-анализ протокола для оценки ТКМ клизма UC.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Всего было выявлено 1 146 потенциально релевантных статей из пяти баз данных, из которых 65 — от PubMed, 92 — от Web of Science, 56 — от EBSCO, ни одна из библиотеки Кокрейна и 933 — от Science Direct. После удаления 91 дублирующей записи осталось 1 055 статей.

Впоследствии полные тексты этих статей были пересмотрены, что привело к исключению 1 035 статей на основе заранее определённых критериев исключения. В итоге двадцать исследований соответствовали критери...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Целью данного исследования было изучение защитных эффектов и основных механизмов клизмы в китайской медицине на животных моделях язвенного колита. Всего было включено 20 статей с участием 980 животных. Соединение китайской медицинской клизма облегчает несколько клинических симптомов язвенного колита, включая длину толстой кишки, индекс активности заболевания, гистологический колит, изменение массы тела, индекс селезёнки и показатель повреждения толстой кишки. Кроме того, клизма продемонс...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Все авторы заявляют, что у них нет конфликтов интересов, связанных с этой работой.

Благодарности

Эта работа была поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (Грант No 82341229, Грант No 82174379, Грант No 82174372 и Грант No 82405401), Фондом Китайской медицины по лечению доминантных заболеваний (Клиническое подтверждение компетентности) (No k2023BZ02), проектом, финансируемым Приоритетной академической программой развития высших учебных заведений Цзянсу (PAPD), Проектом повышения возможностей провинции Цзянсу через науку, Технологии и образование, научно-исследовательский проект Ассоциации китайской медицины Цзянсу (No PDJH2026013) и проект по развитию высокоуровневых академических талантов больницы китайской медицины провинции Цзянсу (No k2026yrc71).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Библиотека КокрейнБиблиотека Кокрейнhttps://www.cochranelibrary.com/
EBSCOEBSCO Industrieshttps://www.ebsco.com/
Endnote X9Cochrane https://support.clarivate.com/Endnote/s/
GetDataGetData Graph Digitizerhttps://getdata-graph-digitizer.com/
ПРОСПЕРОНациональный институт исследований здравоохранения и уходаhttps://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/
PubMedНациональная медицинская библиотекаhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/
RevManCochrane https://revman.cochrane.org/
ScienceDirectElsevierhttps://www.sciencedirect.com/
STATAStataCorphttps://www.stata.com/
Паутина наукиClarivate Analyticshttps://www.webofscience.com/

Ссылки

  1. Gecse, K. B., Vermeire, S. Differential diagnosis of inflammatory bowel disease: imitations and complications. Lancet Gastroenterol Hepatol. 3 (9), 644-653 (2018).
  2. Zhou, J. L., et al. Trends and projections of inflammatory bowel disease at the global, regional and national levels, 1990–2050: a bayesian age-period-cohort modeling study. BMC Public Health. 23 (1), 2507(2023).
  3. Siegel, C. A. Explaining risks of inflammatory bowel disease therapy to patients. Aliment Pharmacol Ther. 33 (1), 23-32 (2010).
  4. Christophi, G., Rengarajan, A., Ciorba, M. Rectal budesonide and mesalamine formulations in active ulcerative proctosigmoiditis: efficacy, tolerance, and treatment approach. Clin Exp Gastroenterol. 9, 283-289 (2016).
  5. Weizman, A. V., et al. Characterisation of complementary and alternative medicine use and its impact on medication adherence in inflammatory bowel disease. Aliment Pharmacol Ther. 35 (3), 342-349 (2011).
  6. Berlin, J. A., Golub, R. M. Meta-analysis as evidence: building a better pyramid. JAMA. 311 (6), 603-605 (2014).
  7. Page, M. J., et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. Syst Rev. 10 (1), 89(2021).
  8. Zhang, X. M., Zhang, Y. B., Chi, M. H. Soy protein supplementation reduces clinical indices in type 2 diabetes and metabolic syndrome. Yonsei Med J. 57 (3), 681-689 (2016).
  9. Luo, D., et al. Optimally estimating the sample mean from the sample size, median, mid-range, and/or mid-quartile range. Stat Methods Med Res. 27 (6), 1785-1805 (2018).
  10. Wan, X., et al. Estimating the sample mean and standard deviation from the sample size, median, range and/or interquartile range. BMC Med Res Methodol. 14 (1), 135(2014).
  11. Hooijmans, C. R., et al. Meta-analyses of animal studies: an introduction of a valuable instrument to further improve healthcare. ILAR J. 55 (3), 418-426 (2014).
  12. Cao, Y. B., et al. Effects of Changtai granules, a traditional compound Chinese medicine, on chronic trinitrobenzene sulfonic acid-induced colitis in rats. World J Gastroenterol. 11 (23), 3539-3543 (2005).
  13. Che, Y. H., et al. Effects of the traditional Chinese medicine formula Ento-PB in experimental models of ulcerative colitis. Nat Prod Commun. 17 (3), 1-10 (2022).
  14. Cheng, X., et al. Huangkui Lianchang decoction attenuates experimental colitis by inhibiting the NF-κB pathway and autophagy. Front Pharmacol. 13, 951558(2022).
  15. Cui, Y., et al. Integrated network pharmacology, molecular docking and animal experiment to explore the efficacy and potential mechanism of Baiyu decoction against ulcerative colitis by enema. Drug Des Devel Ther. 17, 3453-3472 (2023).
  16. Dong, L., et al. Anemone chinensis Bunge aqueous enema alleviates dextran sulfate sodium-induced colitis via inhibition of inflammation and regulation of the colonic mucosal microbiota. J Ethnopharmacol. 288, 115010(2022).
  17. Guo, S. M., et al. Effect of traditional Chinese medicinal enemas on ulcerative colitis of rats. World J Gastroenterol. 10 (13), 1914-1917 (2004).
  18. Han, Z., et al. Systems pharmacology and transcriptomics reveal the mechanisms of Sanhuang decoction enema in ulcerative colitis with additional Candida albicans infection. Chin Med. 16 (1), 1-16 (2021).
  19. Han, Z., et al. Integrative transcriptomic and metabonomic profiling analyses reveal the molecular mechanism of Huankuile suspension on TNBS-induced ulcerative colitis. Aging (Albany NY). 13 (4), 5087-5103 (2021).
  20. Jing, C., et al. Efficacy of Qifu Lizhong enema prescription on intestinal mucosal tight-junction modulation in a rat model of ulcerative colitis. J Tradit Chin Med. 43 (2), 303-311 (2023).
  21. Lin, J. C., et al. QingBai decoction regulates intestinal permeability in DSS-induced colitis through modulation of Notch and NF-κB signalling. Cell Prolif. 52 (2), e12547(2019).
  22. Liu, B., et al. Exploration of mechanisms underlying Yu’s enema formula in treating ulcerative colitis by blocking the RhoA/ROCK pathway. Curr Pharm Des. 30 (2), 115-124 (2024).
  23. Liu, D. Y., et al. Pharmacological effects of Ba-Wei-Xi-Lei powder on ulcerative colitis in rats with enema application. Am J Chin Med. 34 (3), 461-469 (2006).
  24. Shi, L., et al. Effect of Yang-activating and stasis-eliminating decoction on intestinal mucosal permeability in DSS-induced ulcerative colitis rats. J Tradit Chin Med. 37 (4), 452-460 (2017).
  25. Tan, Y. Y., et al. Ding’s herbal enema treats DSS-induced colitis in mice by regulating the gut microbiota and maintaining Treg/Th17 balance. Exp Ther Med. 22 (6), 1368(2021).
  26. Wang, S., et al. Effects of modified Sanhuang decoction enema on TNF-α and colonic IL-1β, IL-6 in ulcerative colitis rats. Chin J Integr Med. 20 (11), 865-869 (2014).
  27. Wen, J., et al. Mechanism of Bawei Xileisan in DSS-induced ulcerative colitis in mice. J Ethnopharmacol. 188, 31-38 (2016).
  28. Yongbiao, H., et al. Xilei San ameliorates experimental colitis in rats by degrading pro-inflammatory mediators and promoting mucosal repair. Evid Based Complement Alternat Med. 2014, 1-10 (2014).
  29. Yu, W., et al. Systems pharmacology approach to determine active compounds and mechanisms of Xipayi KuiJie’an enema in ulcerative colitis. Sci Rep. 7 (1), 1189(2017).
  30. Yu, W., et al. Three types of gut bacteria collaborate to improve Kui Jie’an enema treatment in DSS-induced colitis mice. Biomed Pharmacother. 113, 108751(2019).
  31. Yun, H. F., et al. Pingkui enema alleviates TNBS-induced ulcerative colitis by regulating inflammatory factors, Bifidobacterium, and intestinal barrier. Evid Based Complement Alternat Med. 2020, 3896948(2020).
  32. Han, Y., et al. Qing Hua Chang Yin alleviates chronic colitis in mice by protecting intestinal barrier and improving colonic microflora. Front Pharmacol. 14, 1170345(2023).
  33. Zhu, M. Z., et al. Edible exosome-like nanoparticles from Portulaca oleracea L mitigate DSS-induced colitis via expansion of double-positive CD4⁺CD8⁺ T cells. J Nanobiotechnol. 21 (1), 120(2023).
  34. Ramos, G. P., Papadakis, K. A. Mechanisms of disease: inflammatory bowel diseases. Mayo Clin Proc. 94 (1), 155-165 (2019).
  35. Le Loupp, A. G., et al. Activation of the prostaglandin D₂ metabolic pathway in Crohn’s disease: involvement of the enteric nervous system. BMC Gastroenterol. 15 (1), 123(2015).
  36. Sartor, R. B. Pathogenesis of Crohn’s disease and ulcerative colitis. Nat Clin Pract Gastroenterol Hepatol. 3 (7), 390-407 (2006).
  37. Keshavarzian, A., et al. Increased interleukin-8 in rectal dialysate from ulcerative colitis patients: evidence for a biological role in colonic inflammation. Am J Gastroenterol. 94 (3), 704-712 (1999).
  38. Piechota-Polanczyk, A., Fichna, J. Role of oxidative stress in pathogenesis and treatment of inflammatory bowel diseases. Naunyn Schmiedebergs Arch Pharmacol. 387 (7), 605-620 (2014).
  39. Li, M., et al. Beneficial effects of celastrol on immune balance by modulating gut microbiota in experimental ulcerative colitis mice. Genomics Proteomics Bioinformatics. 20 (2), 288-303 (2022).
  40. Peng, K., et al. Kuijie decoction ameliorates ulcerative colitis by affecting intestinal barrier, gut microbiota, metabolic pathways and Treg/Th17 balance. J Ethnopharmacol. 319, 116936(2024).
  41. Atreya, I., Atreya, R., Neurath, M. F. NF-κB in inflammatory bowel disease. J Intern Med. 263 (6), 591-596 (2008).
  42. Ahmed, S., Xu, R. Nuclear factor-κB in inflammatory bowel disease and colorectal cancer. Am J Dig Dis. 1 (2), 84-96 (2014).
  43. Ungaro, R., et al. Ulcerative colitis. Lancet. 389 (10080), 1756-1770 (2017).
  44. Shen, Y., et al. Protective effects of Lizhong decoction on ulcerative colitis in mice by suppressing inflammation and ameliorating gut barrier. J Ethnopharmacol. 259, 112879(2020).
  45. Bozkurt, H. S., Bilgin, K. A new treatment for ulcerative colitis: intracolonic Bifidobacterium and xyloglucan application. Eur J Inflamm. 18, 1-8 (2020).
  46. Zhou, Y., et al. Gut microbiota offers universal biomarkers across ethnicity in inflammatory bowel disease diagnosis and infliximab response prediction. mSystems. 3 (1), e00188-17(2018).
  47. Ru, X., et al. Effect of Chinese herbal enema prescription on renal function, enterogenous uremic toxins and intestinal barrier in CKD stage 3–5 predialysis participants: a randomized controlled trial. Medicine (Baltimore). 104 (32), e43791(2025).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

Модели на животныхкишечный барьермедиаторы воспалениямикробиота кишечникаиндекс активности заболеваниярегуляторные Т-клетки
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.