A systematic review of the efficacy and safety of herbal medicines used in the treatment of obesity
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
This review focuses on the efficacy and safety of effective herbal medicines in the management of obesity in humans and animals. PubMed, Scopus, Google Scholar, Web of Science, and IranMedex databases were searched up to December 30, 2008. The search terms were "obesity" and ("herbal medicine" or "plant", "plant medicinal" or "medicine traditional") without narrowing or limiting search elements. All of the human and animal studies on the effects of herbs with the key outcome of change in anthropometric measures such as body weight and waist-hip circumference, body fat, amount of food intake, and appetite were included. In vitro studies, reviews, and letters to editors were excluded. Of the publications identified in the initial database, 915 results were identified and reviewed, and a total of 77 studies were included (19 human and 58 animal studies). Studies with Cissus quadrangularis (CQ), Sambucus nigra, Asparagus officinalis, Garcinia atroviridis, ephedra and caffeine, Slimax (extract of several plants including Zingiber officinale and Bofutsushosan) showed a significant decrease in body weight. In 41 animal studies, significant weight loss or inhibition of weight gain was found. No significant adverse effects or mortality were observed except in studies with supplements containing ephedra, caffeine and Bofutsushosan. In conclusion, compounds containing ephedra, CQ, ginseng, bitter melon, and zingiber were found to be effective in the management of obesity. Attention to these natural compounds would open a new approach for novel therapeutic and more effective agents.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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