Abstract B73: Complementary and alternative medicine and the development of self in chronic diseases: A prospective, multicenter observational survey in the Munshiganj district of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modern lifestyle has contributed to serious increases in chronic diseases like cancers and tumors, hypertension, heart diseases, and diabetes mellitus; as well as debilitating diseases like rheumatoid arthritis. Currently, most medications or therapies for treatment of the above diseases have serious side-effects, which sometimes can be more life-threatening than the disease itself. It is important, therefore, to turn to medicinal plant sources for discovery of novel yet safe compounds, which has less or no side-effects to treat the above diseases. The present survey was carried out amongst the traditional health practitioners in the Munshiganj district of Bangladesh to collect information on medicinal plants used by them to treat the above diseases. Information was collected through a series of interviews with traditional health practitioners, rural and urban people. Field notes were recorded on the medicinal plants and their uses; following the methodology of Bhat et al. (1990) and Martin (1995). The identified medicinal plant specimens were stored at the Bangladesh National Herbarium; under the first author's collector series. The following medicinal plants or plant parts were found to be used as remedy for cancers & tumors: Achyranthes aspera (L), Morinda citrifolia (L), Linum usitatissimum (L), Aegle marmelos (L.) Corr. Serr., Derris indica (Lam.) Bennet, Randia dumetorum (Retz.) Poir., Ficus racemosa (L), Ocimum tenuiflorum (L), Polygonum persicaria (L), Abrus precatorius (L), Cyrtandra cupulata Ridl., Myristica fragrans Houtt., and Nigella sativa (L). Medicinal plants used for treatment of hypertension included Bacopa monnieri(L) Pennell, Tinospora cordifolia (Thunb.) Miers, Plantago ovata Forssk., Cocos nucifera (L.), Allium sativum (L), and Manguera indica (L.). Medicinal plants used to treat heart diseases were Ocimum gratissimum (L), Terminalia arjuna (Roxb.) W. & A., Cicer arietinum (L), and Swertia chirata Buch.-Hams. ex Wall. Anti-diabetes mellitus medicinal plants included Mentha spicata (L), Lepidagathis hyalina Nees, Citrus maxima Merr., Syzygium cumini(L.) Skeels., Tamarindus indica (L), Coccinia grandis (L.) Voigt, Aloe vera (L.) Burm. f., Momordica charantia Descourt., Carica papaya (L), Withania somnifera (L.) Dunal, and Emblica officinalis Gaertn. Plants used as remedy for rheumatoid arthritis included Datura metel(L), Achyranthes aspera (L), Ricinus communis (L), Piper betle (L), Calotropis gigantea (L.) W. TAiton, Basella alba (L), Musa sapientum (L), Nigella sativa (L), Aconitum napellus (L), Santalum album (L), Brassica napus (L), Curcuma longa (L), and Boerhavia diffusa (L). A survey of the scientific literature revealed that preliminary studies conducted on some of the above medicinal plants justify their use to treat specific ailments as practiced by the traditional health practitioners. Other medicinal plants need to be scientifically studied towards obtaining new and safer medicines for treatment of diseases like cancers and tumors, hypertension, heart diseases, and diabetes mellitus; as well as debilitating diseases like rheumatoid arthritis, which affect a large portion of the world's population and have become the foremost chronic diseases in modern times. Citation Information: Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2010;19(10 Suppl):B73.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».