Ginkgo Biloba Extract (EGb 761) in Alzheimers Disease: Is there Any Evidence?
Notice bibliographique
Résumé
For centuries, extracts from the leaves of the Ginkgo biloba tree have been used as Chinese herbal medicine to treat a variety of health disorders. The standardized Ginkgo biloba extract EGb 761 was marketed in France and Germany 30 years ago for various vascular and cerebral deficits and is now classified as a food supplement in the United States. EGb 761 is currently the focus of phase-III clinical trials, GEM and GuidAge studies, to evaluate its efficacy on the prevention of Alzheimer's disease (AD) in subjects over 70 years old. This review summarizes recent advancements in our understanding of the potential role of EGb 761 in the prevention of AD. Besides its well-known free radical scavenging properties, the ability of EGb 761 to protect neurons probably also involves other intracellular pathways. We will point out potential targets of EGb 761 in the amyloid cascade such as its antiamyloidogenic properties or the regulation of gene expression. Moreover we will discuss the complexity of the cellular and molecular mechanisms of EGb 761 and the significance of the synergic effect of different constituents of EGb 761.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».