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Enregistrement W2168537555 · doi:10.1002/jat.3108

Safety of Chinese herbal medicines during pregnancy

2015· review· en· W2168537555 sur OpenAlexaboutno aff
Bo Liang, Li Lu, Ling Tang, Qi Wu, Xiao Ke Wu, Chi Chiu Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Toxicology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive System and Pregnancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiscarriageMedicineAdverse effectRandomized controlled trialInfertilityClinical trialPregnancyObstetricsIntensive care medicinePharmacologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Miscarriage and infertility have long been public concerns due to the mental and physical suffering they bring to potential parents. There is a strong need for effective and affordable treatments. Chinese herbal medicines (CHMs) have been shown to be effective for preventing miscarriage and treating infertility; however, due to the limited knowledge of their pharmacological mechanisms and unknown potential toxicity, their use has been restricted. This paper reviews 24 clinical trials of CHMs to prevent miscarriage and treat infertility. Most of these studies did not meet the requirements of randomized controlled trials. Even when using quality assessments based on the Newcastle-Ottawa Scale to assess the quality of non-randomized studies, most studies did not meet the requirements. The reviewed papers were evaluated for maternal and embryonic adverse effects, including those in animal experiments. Slight maternal effects were noted, with some reports of severe toxic effects of CHMs for preventing miscarriage and severe adverse maternal effects of CHMs used for infertility. Owing to the poor quality of the randomized controlled clinical trials and the limited number of studies, it is not possible to draw a conclusion. From animal studies, for all three gestational periods, growth delay and congenital anomalies were the most commonly recorded adverse effects. However, baseline toxicological data and detailed mechanisms are still lacking. To gain a better understanding of the potential toxic effects of CHMs, additional high-quality randomized controlled trials should be conducted, and high-throughput in vitro screening method for baseline data should be considered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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