Traditional Arabic and Islamic Medicine Primary Methods in Applied Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Applied therapy is a commonly utilized method of treatment for preventive and therapeutic measures. Avicenna, a significant physician of the Islamic golden age, described 36 methods to restore balance of patients’ elements, humors and faculties. We propose a categorization of these methods within a single theory and framework, as this has previously been lacking. To be considered under the rubric of TAIM applied therapies, the procedures must have: 1) proof of use in the Arab and Muslim world; 2) considered an essential component of Avicenna’s compendium of regimental therapy; and 3) historical lineage according to regional, cultural or Islamic healing practices. We developed a taxonomy of applied therapies by denoting each as a primary or supportive method and providing a definition for each category of methods. We define applied therapy as techniques or procedures involving physical and manual contact with the individual that are aimed at restoring health and preventing illness. Primary methods describe therapies which when used individually can impact the vital force of the body in order to preserve or restore health, while supportive methods describe therapies used in conjunction with primary methods intended to augment or create a synergistic and enhanced effect, exceeding that of primary methods alone. Our work provides a fundamental step in continuing the evolution of the TAIM conceptual model and advancing our understanding of the diverse practices under the rubric of applied therapy. Researchers can use this comprehensive TAIM taxonomy for investigating the respective elements, and systematically exploring the theoretical and therapeutic applications.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».