A Systematic Quantitative Analysis of the Literature of the High Variability in Ginseng (<i>Panax</i> spp.)
Notice bibliographique
Résumé
Herbs have experienced an unprecedented surge in popularity (1). This has occurred in the absence of adequate safety and efficacy evidence, prompting calls for rigorous clinical assessments (2). Complicating these assessments is compositional variability. This is a concern with one of the most popular herbs, ginseng (3). The principal reference components, to which pharmacological effects have been attributed, are its ginsenosides (steroidal glycosides). We undertook a systematic quantitative analysis of the literature to assess the coefficient of variation (CV) in ginsenosides across species, assay technique, and ginsenoside type. The PubMed (1966-present), EMBASE (1980-present), HealthSTAR (1975-present), Cochrane library (issue 2, 2002), and AGRICOLA (1979-present) databases were searched using “ginsenosides AND (chromatography OR HPLC OR HPTLC OR TLC OR LC OR DCC OR GC OR ELISA OR UV OR MS OR NMR OR ELSD)”. One-hundred eleven articles were identified. Two reviewers applied three inclusion criteria: publication quality: peer-reviewed; end point: quantitative ginsenoside concentrations; and ginseng …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,047 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».