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Enregistrement W2405794100

TESTING PHARMACEUTICAL RELEASE OF ACTIVE SUBSTANCES FROM MEDICINAL PRODUCTS CONTAINING ST. JOHN'S WORT.

2016· article· en· W2405794100 sur OpenAlexaboutno aff
Joanna Sakowska, Małgorzata Anyzewska, Anna Łozak, Anna Kowalczuk, Renata Jabłczyńska

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNatural Compound Pharmacology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChromatographyFood science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to determine the content of hypericins and flavonoids in tablets and capsules containing the extract or powdered herb of St. John's wort, in herbs for infusion and herbal infusions and to release of these compounds from tablets and capsules. HPLC method was used to determine the assay of hypericins and flavonoids in all tested products. The hypericins content was between 0.35 mg and 1.44 mg per tablet or capsule. The release of hypericins from these products in the phosphate buffer of pH 6.8 is between 30 and 60% of the determined content. The degree of hypericins release from herbs into infusions was 15% on average, which corresponds to 0.64 mg of hypericins per infusion of 4 g of herbs. The flavonoids content was between 8.79 and 36.3 mg per tablet or capsule. The release of flavonoids in the phosphate buffer of pH 6.8 is between 63 and 85% of the determined content. The degree of flavonoids release was 76% on average, which corresponds to 77.0 mg per infusion of 4 g of herbs. The test results confirmed that infusions from the St. John's wort constitute are a rich source of flavonoids. At the same time, the universally accepted opinion that aqueous infusions contain only trace amounts of hypericins was not confirmed. Infusions from Herba hyperici may also be a source of hypericins in amounts comparable with the minimum dose recommended for the treatment of mild to moderate depressive episodes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,193 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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