Analysis of the hypericin and pseudohypericin content of commercially available St John's Wort preparations.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The use of herbal medications and supplements has been growing worldwide with over four billion dollars a year spent on alternative medicines in the United States. St John's wort herbal preparations are generally standardized to "total hypericins" as a means of illustrating a degree of quality control to the consumer. This standardization has been based on a nonspecific method that overestimates and sums the two major naphthodianthrone compounds (hypericin and pseudohypericin) that are found in these products. OBJECTIVE: To use a more specific and sensitive method to accurately determine the total hypericin content (sum of hypericin and pseudohypericin) in commercially available St John's wort herbal preparations. DESIGN: The current standard method for determining the naphthodianthrone content is a spectrophotometric method specified in the United States Pharmacopeia. Compounds other than hypericin and pseudohypericin can contribute falsely to the naphthodianthrone concentration, reducing this methods specificity. SETTING: Fifty-four commercially available St John's wort products were purchased in Canada and the United States. MAIN OUTCOME MEASURES: A specific and sensitive liquid chromatographic method with fluorescent detection was used to specifically quantify the hypericin and pseudohypericin content in commercially purchased St John's wort products. RESULTS: Analysis revealed large variations in total naphthodianthrone content, with the percentage of label claim varying from 0% to 108.62% for capsules, and from 31.34% to 80.18% for tablets. The content of tinctures varied from zero to 118.58 microg/ml. Only two products were observed to have a total naphthodianthrone concentrations within 10% of their label claim. CONCLUSIONS: When the active or marker compounds in an herbal or alternative medicine have been identified, standardization is an important step to ensure consistency from batch to batch. However, consistency is not apparent between brands and most products have inaccurate label claims. On average, most labels overestimate the hypericin and pseudohypericin content by a factor of almost two.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».