Progress on Active Analgesic Components and Mechanisms of Commonly Used Traditional Chinese Medicines: A Comprehensive Review
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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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».