Comparison of Traditional Chinese Medicine and Traditional Iranian Medicine in Diagnostic Aspect
Notice bibliographique
Résumé
Iranian traditional medicine (TIM) has a long and old history from ancient periods up to now and it is used in prevention, diagnosis, treatment, and elimination of diseases in Persia and neighboring countries. In Traditional Iranian Medicine, physiological functions of the human body are based on 7 factors: Elements, Temperament, Humors, Organs, Spirits, Forces or Faculty, Functions. Traditional Chinese Medicine (TCM) with 3000-5000 year of history has a unique system to diagnosis and prevention of diseases. TCM with acupuncture and Chinese herbal medicine is one of the most important parts in complementary and alternative medicine. The clinical diagnosis and treatment in TCM are mainly based on the yin-yang and five elements theories. The aim of present study is to assess differences of TCM and TIM in diagnostic aspect for this purpose we searched Iranian databases and 30 years review articles of the Chinese scholar database (CNKI, VIP…) and relevant articles published in Journals inside and outside of China without language restrictions. The results showed that diagnosis in TIM is mostly focused on urine analysis, smelling, and pulse-taking, while a diagnosis of diseases in TCM is mainly focused on tongue observation and pulse taking. It seems that through the time some parts of diagnosis are missed. If practitioners take advantages from traditional medicine and combine it with the science of western medicine, it could be a great help for integrative medicine. Our knowledge about each of the traditional medicine not only should not be against the other types of traditional medicine but also it should be a help for finding information about missed parts.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».