Efficacy of Chinese herbal formula Kai-Xin-San on rodent models of depression: A systematic review and meta-analysis

萧条(经济学) 医学 荟萃分析 内科学 传统医学 宏观经济学 经济
作者
Yating Wang,Xiaole Wang,Lei Lan,Zhenyu Guo,Die Hu,Zhen‐Zhen Wang,Yi Zhang
出处
期刊:Journal of Ethnopharmacology [Elsevier BV]
卷期号:321: 117492-117492 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.jep.2023.117492
摘要

Kai-Xin-San (KXS, or Happy Feeling Powder), a typical Chinese herbal prescription, is frequently used for treating depression by the multi-level and multi-target mechanism. To systematically investigate the efficacy and safety of KXS on depression in preclinic trials. We independently searched for preclinical animal studies of KXS on depression from inception to June 28, 2022, using electronic databases, e.g., PUBMED. The measurements were performed to assess the outcomes of behavioral tests. This systematic review and meta-analysis included twenty-four studies and 608 animals. A remarkable effect of KXS in depression behavioral tests, including sucrose consumption test (SMD: 2.36, 95% CI: (1.81, 2.90); Z = 8.49, P < 0.00001)., forced swimming test (MD = -60.52, 95% CI: (-89.04, -31.99); Z = 4.16, P < 0.0001), rearing times (MD=4.48, 95% CI: (3.39, 5.57); Z = 8.05, P < 0.00001) and crossing times (MD = -33.7, 95% CI: (25.74, 41.67); Z = 8.29, P < 0.00001) in the open field test, showing KXS's excellent efficiency in improving depressive-like symptoms of animals. Our meta-analysis showed KXS remarkably relieved animals' depressive-like symptoms, providing evidence that KXS can be a promising drug candidate for depression treatment.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
zzw发布了新的文献求助10
刚刚
等待小丸子完成签到,获得积分10
1秒前
Jackcaosky完成签到 ,获得积分10
1秒前
忧虑的靖巧完成签到 ,获得积分0
4秒前
殷勤的凝海完成签到 ,获得积分10
11秒前
zzw关闭了zzw文献求助
12秒前
小石榴的爸爸完成签到 ,获得积分10
14秒前
口十木又寸完成签到,获得积分20
17秒前
歇儿哒哒完成签到,获得积分10
19秒前
灯笔忆扬完成签到 ,获得积分10
20秒前
阿俊1212完成签到 ,获得积分10
20秒前
小石榴爸爸完成签到 ,获得积分10
20秒前
安详凡完成签到 ,获得积分10
21秒前
强健的惠完成签到 ,获得积分10
21秒前
waveless完成签到,获得积分10
26秒前
KK应助zzw采纳,获得10
30秒前
wy完成签到 ,获得积分10
31秒前
小米完成签到,获得积分10
32秒前
John完成签到 ,获得积分10
35秒前
吃吃货完成签到 ,获得积分0
43秒前
乔杰完成签到 ,获得积分10
46秒前
小恐龙怪兽完成签到 ,获得积分10
47秒前
aoao完成签到 ,获得积分10
52秒前
小果完成签到 ,获得积分10
52秒前
gxzsdf完成签到 ,获得积分10
53秒前
nie完成签到 ,获得积分10
53秒前
等待的幼晴完成签到,获得积分10
55秒前
Setlla完成签到 ,获得积分10
56秒前
zhang完成签到 ,获得积分10
56秒前
纸条条完成签到 ,获得积分10
1分钟前
烟火会翻滚完成签到,获得积分10
1分钟前
roundtree完成签到 ,获得积分0
1分钟前
qingfengpu应助zahlkorper采纳,获得30
1分钟前
xiaolizi完成签到,获得积分0
1分钟前
caicai完成签到 ,获得积分10
1分钟前
as_eichi完成签到,获得积分10
1分钟前
慎二完成签到 ,获得积分10
1分钟前
123完成签到,获得积分10
1分钟前
whitepiece完成签到,获得积分0
1分钟前
怕黑面包完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2500
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 600
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6497685
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8293757
关于积分的说明 17696193
捐赠科研通 5593392
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2917435
邀请新用户注册赠送积分活动 1894377
关于科研通互助平台的介绍 1754781