Progress on Active Analgesic Components and Mechanisms of Commonly Used Traditional Chinese Medicines: A Comprehensive Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many clinical diseases are accompanied by the symptoms of pain, and the degree of pain is closely related to the patients' suffering. Therefore, effectively relieving pain has become one of the vital concerns of clinical treatment and analgesic drug research. Non-opioid drugs are mainly used for the clinical treatment of mild to moderate pain, whereas opioid drugs are mainly used for treating moderate to severe pain. However, opioid drugs easily elicit adverse reactions, such as gastrointestinal discomfort, addiction, dependence, and so on. Traditional Chinese medicine and its active ingredients have unique advantages in the treatment of pain for quite a long time, and many analgesic drugs directly or indirectly were isolatiedfrom Chinese medicine or natural products, such as Liu Suan Yan Hu Suo Yi Su Pian and aspirin. With the development and modernization of research on herbal medicine more and more studies have been conducted on the active ingredients and mechanisms of traditional Chinese medicine analgesics. However, no review has been done on analgesic active components and their mechanisms. In this paper, 81 active components with clear chemical structure and definite analgesic effects in vivo and in vitro of traditional Chinese medicine and mechanisms of action reported in recent literatures are reviewed and summarized to provide reference for clinical analgesia and analgesics research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle