A systematic review and meta-analysis on the use of Hypericum perforatum (St. John's Wort) for pain conditions in dental practice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypericum perforatum (St. John's Wort) has been used for a variety of medicinal indications. Most recent research has focussed on its use in herbal form for depression, but its claimed analgesic and anti-inflammatory properties in homeopathic form have also led to a number of studies in patients with acute pain conditions. This systematic review overviews the literature on the use of St. John's Wort for pain conditions in homeopathic dental practice. MATERIAL AND METHODS: PubMed, EMBASE, AMED, CAMbase and the electronic archives of Thieme Publishers were searched with the search terms "(Hypericum OR St. Johns Wort) AND pain". We reviewed and meta-analysed the evidence on Hypericum in pain after tooth extraction was carried out. RESULTS: Twenty one relevant articles were found: four described general recommendations, three basic research, six reported studies in dental care and eight were expert opinions or case reports. Four studies were eligible for the meta-analysis. There was marked high heterogeneity in the effects pain (Chi-Squared = 26.46; I(2) = 0.89). The overall effect of 0.24 (95% CI: [0.06; 1.03]) favours Hypericum but is not statistically significant. CONCLUSION: Although case reports suggest therapeutic potential of Hypericum for pain conditions in dental care, this effect is not currently supported by clinical studies. All studies included in this meta-analysis used Arnica montana as well as Hypericum the results are more influenced by Arnica than Hypericum. Further clinical controlled trials of Hypericum alone in dental practice should be performed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle