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Enregistrement W2928463868 · doi:10.1097/md.0000000000014992

Herb induced liver injury after using herbal medicine

2019· review· en· W2928463868 sur OpenAlexaboutno aff
Nai-Hui Lin, Hsiu‐Wu Yang, Yu‐Jang Su, Chen‐Wang Chang

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2019
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueDrug-Induced Hepatotoxicity and Protection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyTraditional medicineHerbDemographyFamily medicineInternal medicineMedicinal herbs

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Taiwan, traditional herbal medication was included in Taiwan's National Health Insurance (NHI) system since 1996 and in 9 out of 10 hospitals have developed their own departments of traditional medicine. This study aims to address the herb-induced liver injury (HILI) after using herbal medicine on the relationship between age, gender, epidemiology, laboratory data, pathogenesis, mobility, and mortality.We searched the PubMed database with "hepatitis after herbal medicine" and "in human" till 2018 April and returned 163 articles in a systemic review manner. Two cases reports describing in-vitro liver injury were excluded. Reviews and articles without the detailed report, laboratory data and history were excluded from this study. In the end, there were 53 articles enrolled in this study. These enrolled literatures are from France (n = 13), Germany (n = 12), Switzerland (n = 5) United States of America (n = 4), Korea (n = 4), Hong Kong (n = 4), Greece (n = 3), China (n = 2), Canada (n = 1), Italy (n = 1), Thailand (n = 1), Finland (n = 1), Taiwan (n = 1), and Japan (n = 1). The data were analyzed with a commercial statistical software Stata/SE 12.0 program Stata Corporation, College Station, TX, USA. Statistical χ tests were performed and the significance was set at a P value of less than .05 (2-tailed).The ages are ranged from 15 to 78 years with the mean ± SD (standard deviation) of 48.3 ± 16.2 years old. The majority of cases are female (n = 37). In elderly, man is more commonly seen than female in HILI (37.5% vs 10.5%, P = .02). Female is vulnerable to cholestatic type of HILI than male (21.1% vs 0.0%, P = .04). Of all the cases in HILI, using pure substance are more commonly seen than mixed substance (P = .02). In gender, male patients have higher alanine aminotransferase (GPT) (IU/L) level in HILI than female ones (1560 ± 819 vs 1047 ± 706, P = .03).In HILI, the female is more commonly seen than male, but less than male in the elderly. The pure substance more often happens to HILI than mixture substance. Female is predominant in the cholestatic type of HILI. The major prevalence of HILI is in Europe rather than Asia. HILI cases in Europe is 2.75-fold than in Asia. This could be due to fewer reports of the herb induced liver injury in Asia compared to Europe. Prevention of HILI is the best policy, because it needs to take 78 ± 59 days to recover.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,484
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,058 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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