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Enregistrement W2522764002 · doi:10.1080/17512433.2016.1238762

Herbal medicines: challenges in the modern world. Part 4. Canada and United States

2016· review· en· W2522764002 sur OpenAlexaffabout
Kathleen M. Job, Tony K. L. Kiang, Jonathan E. Constance, Catherine M.T. Sherwin, Elena Y. Enioutina

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Clinical Pharmacology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlternative medicineProduct (mathematics)Traditional medicineLegislatureQuality (philosophy)Family medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Similar to other nations North American people used herbs for thousands of years to treat diseases and purify their spirits. By the middle of the 1900s, evidence-based conventional medicine received wide acceptance in Canada and the United States (US). Nowadays, people are going back to their roots and actively using herbal medicines (HMs) and natural health products (NHPs). Areas covered: This article is focusing on use and regulation of the HMs and NHPs in Canada and the US, raises concerns regarding HM and NHP safety and efficacy, offers suggestions on how to overcome these problems. Materials available from legislative and governmental websites, PubMed and news media were used. Expert commentary: Use of HMs, especially dietary supplements is widespread among adults in Canada and US. HMs and NHPs are regulated in both countries, but minimum criteria for product approval and post-market surveillance have been set. Concerns of quality, contamination, adulteration, and efficacy in are of central importance in the discussion of HMs and NHPs. Detailed product description and research are of vital importance to ensure safety and efficacy of these products. Additionally, 'herbal' education of healthcare providers and patients is needed to guarantee further successful integration of HM and conventional medicines.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,293
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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