Evidence for Clinical Use of Honey in Wound Healing as an Anti-bacterial, Anti-inflammatory Anti-oxidant and Anti-viral Agent: A Review
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: To provide an updated review of published literature on the anti-oxidant, anti-bacterial and anti-inflammatory properties of honey. EVIDENCE ACQUISITION: CINAHL, BioMed Central, Cochrane Library, Medline and Embase data bases and reference lists were used to find randomized controlled trials and review articles. Randomized controlled trials using honey with a comparator were reviewed, along with published review articles to determine the relative benefits of tropical honey. These methods were undertaken by three reviewers. RESULTS: Honey has anti-oxidant, anti-bacterial and anti-inflammatory properties. It can be used as a wound dressing to promote rapid and improved healing. These effects are due to honey's anti-bacterial action, secondary to its high acidity, osmotic effect, anti-oxidant content and hydrogen peroxide content. The use of honey leads to improved wound healing in acute cases, pain relief in burn patients and decreased inflammatory response in such patients. However, it has proven to be ineffective in chronic leg ulcers. Overall, studies have been done in favor of the use of honey in medicine. CONCLUSIONS: Honey has almost equal or slightly superior effects when compared with conventional treatments for acute wounds and superficial partial thickness burns. More randomized controlled trials with significant statistical power comparing different kinds of honey, are required in order to create a strong body of evidence towards definite recommendations for medical use. There is biological plausibility.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».