Drug-Herb Interaction Among Commonly Used Conventional Medicines: A Compendium for Health Care Professionals
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
The objective of the review was to consolidate the clinical and pharmacologic aspects of drug-herb interactions to develop a compendium of information to provide prescribers with a measure of the risk of interactions, a description of the clinical consequences, and an assessment of the quality (ie, validity) of evidence. A variety of electronic databases and hand-searched references were used to identify documentation of interactions between herbal products and drugs from the most commonly used therapeutic classes. MEDLINE, Allied and Complementary Medicine Database, CINHAL, HealthSTAR, and EMBASE were searched from 1966 to the present. One hundred sixty-two citations were identified. Only 22 citations met the inclusion criteria. Using a matrix of 165 possible drug-herb interaction pairs (15 therapeutic drug classes by 11 herbal products), we identified 51 (31%) interactions discussed in the literature. Twenty-two of these 51 drug-herb pairs (43%) were supported by randomized clinical trials, case-control studies, cohort studies, case series, or case studies. The remaining interaction pairs reflected theoretic reasoning in the absence of clinical data. Most interactions were pharmacokinetic, with most actually or theoretically affecting the metabolism of the affected product by way of the cytochrome p450 enzymes. In this review, warfarin was the most common drug and St. John's wort was the most common herbal product reported in drug-herb interactions. To create a comprehensive and valid list of herb-drug interactions would require a substantial increase in research activities in this area. Improvements in the quality of methodology used are also necessary.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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