A review of the Experimental Approaches Used in Clinical Studies to Evaluate the Health Benefits of Plant Food Supplements Associated With Infectious Diseases
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this review was to evaluate the experimental approaches used in clinical trials to support the benefit claims of plant food supplements (PFS) with reported activity on infectious diseases. A literature search was conducted on a list of 309 plant species currently used in food supplements in Europe using the National Centre for Biotechnology Information (NCBI) PubMed Database to identify all the clinical trials for evaluating the benefit claim for preventing or treating infectious diseases in humans. The searches included a combination of terms related to the name of plants, class of infectious agents and therapeutic activities against infectious disease. By limiting the searches to clinical studies, only 27 articles representing 19 plant species were identified. From this list, 13 papers from the 10 plants most extensively researched were critically evaluated for assessing methods used to assess the benefits of PFS. Different study designs were used ranging from an open trial with no placebo or control and no randomization to double-blind randomized placebo controlled trials including a crossover design. Although the experimental approaches described in this review were found to be suitable for evaluating the benefit claims of PFS for treating infectious diseases caused by bacteria, viruses, fungi and parasites, the clinical study design should be more standardised as many studies lacked a control group and sufficient population size to be statistically acceptable taking into consideration patient variability. The reporting of the results varied and should also be standardised to include all the study parameters and data collected.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 | 0,001 |
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 ».