In vitro Anthelmintic Efficacy of Medicinal Plants against Heterakis gallinarum in Village Chickens
Notice bibliographique
Résumé
Heterakis gallinarum impedes the productivity of village chickens and hence their socio-economic contribution to rural communties. Smallholder farmers are endowed with vast indigenous knowledge for controlling H. gallinarum and they predominantly use Aloe ferox, Agave sisalana and Gunnera perpensa. However, their anthelminthic efficacy is unknown. Therefore, our objective was to determine the in vitro anthelmintic efficacy of A. ferox, A. sisalana and G. perpensa against H. gallinarum. Heterakis gallinarum worms were recovered from caeca of 20 village chickens. Ten worms were randomly introduced in each of the 42 petri-dishes. Treatments were positive control (distilled water), negative control (mebendazole) and A. ferox, A. sisalana and G. perpensa aqueous extracts at dosage of 7.25, 14.5, 29 and 58 mg/mL. The procedure was done in triplicate. Worm motility and mortality indices were calculated. Among plant, A. sisalana (14.5 mg/mL) had the greatest (80%) worm motility inhibition at 12-h interval (p < 0.05) and the greatest worm mortality index (80%) showing that the plant has anthelmintic properties. Seventy percent of worms were recovered after 48 h following treatment with A. ferox (58 mg/mL). Agave sisalana (14.5 mg/mL) was the most efficient plant in reducing motility and causing mortality of H. gallinarum in vitro. Findings are useful to resource-constrained farmers who use crude extracts, to select the best plant and to pharmaceutical companies for manufacturing anthelmintic drugs.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».