A systematic review of the efficacy and safety of herbal medicines used in the treatment of obesity
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.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».