Clinically based evidence of drug–herb interactions: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE OF THE FIELD: Healthcare practitioners are deeply concerned about drug-herb interactions and how concurrent administration may affect both the safety and effectiveness of prescribed drugs. Interactions between botanical medicines and synthetic drugs can be clinically relevant and it is important to understand what kinds of interactions are possible. Better knowledge in this area will help avoid negative interactions and may also help enable synergistic interactions. AREAS COVERED IN THIS REVIEW: Includes articles related to the investigation of Western botanicals or whole herbal extracts in human subjects, investigating either the impact on Cytochrome P450 isoenzymes or an assessment of specific drug-herb interactions within a clinical trial. Searches were conducted in both Pubmed and EMBASE from inception to March 2009. WHAT THE READER WILL GAIN: Knowledge regarding specific interactions to consider in clinical practice. The reader will also gain an appreciation of the complexities associated with the area of drug-herb interactions. Summary tables of relevant drug-herb interactions are presented both for the individual herbs included and at the level of the CYP450 enzymes. TAKE HOME MESSAGE: Knowledge of drug-herb interactions is limited and much more research needs to be done to further document clinically relevant interactions. Even though preclinical data are often poorly generalizable to the human situation, caution must be taken in the absence of clinical evidence especially where drugs with narrow therapeutic windows are concerned.
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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 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».