Comprehensive Evidence-Based Assessment and Prioritization of Potential Antidiabetic Medicinal Plants: A Case Study from Canadian Eastern James Bay Cree Traditional Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Canadian Aboriginals, like others globally, suffer from disproportionately high rates of diabetes. A comprehensive evidence-based approach was therefore developed to study potential antidiabetic medicinal plants stemming from Canadian Aboriginal Traditional Medicine to provide culturally adapted complementary and alternative treatment options. Key elements of pathophysiology of diabetes and of related contemporary drug therapy are presented to highlight relevant cellular and molecular targets for medicinal plants. Potential antidiabetic plants were identified using a novel ethnobotanical method based on a set of diabetes symptoms. The most promising species were screened for primary (glucose-lowering) and secondary (toxicity, drug interactions, complications) antidiabetic activity by using a comprehensive platform of in vitro cell-based and cell-free bioassays. The most active species were studied further for their mechanism of action and their active principles identified though bioassay-guided fractionation. Biological activity of key species was confirmed in animal models of diabetes. These in vitro and in vivo findings are the basis for evidence-based prioritization of antidiabetic plants. In parallel, plants were also prioritized by Cree Elders and healers according to their Traditional Medicine paradigm. This case study highlights the convergence of modern science and Traditional Medicine while providing a model that can be adapted to other Aboriginal realities worldwide.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».