Traditional Chinese Medicine, Food Therapy, and Hypertension Control: A Narrative Review of Chinese Literature
Notice bibliographique
Résumé
Despite the lack of English literature about Traditional Chinese Medicine (TCM) food therapy, there is abundant Chinese literature about the application of food therapy for hypertension control. This paper summarizes basic concepts of TCM, the principles of food therapy and its application for hypertension control according to Chinese literature. In TCM, food is conceptualized according to both nutritional and functional aspects, and can be used to treat illnesses. Four principles of TCM food therapy including light eating, balancing the "hot" and "cold" nature of food, the harmony of the five flavors of food, and consistency between dietary intake and different health conditions, can be used to facilitate hypertension control. Based on a statistical analysis of antihypertensive foods recommended in 20 books on the application of food therapy for hypertension control, the 38 most frequently recommended are celery, tomato, banana, hawthorn, garlic, onion, seaweed, apple, corn, green beans, persimmon, laver, kiwi, watermelon, eggplant, carrots, mushroom, peanut, soy products, sea cucumber, buckwheat, garland chrysanthemum, spinach, honey, dairy products, vinegar, black fungus, jellyfish, green onion, shepherd's purse, soybean, potato, pear, winter melon, bitter melon, oat, pea, and tea. Food therapy emphasizes the therapeutic effects of food, considering its nature, taste, and function on human balanced health, which leads to optimal blood pressure control. Current literature suggests that food therapy is effective in blood pressure control and can be incorporated into blood pressure self-management in the Chinese population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».