A systematic review of the clinical use of <i>Withania somnifera</i> (Ashwagandha) to ameliorate cognitive dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Many developed countries are experiencing a rapidly "greying" population, and cognitive decline is common in the elderly. There is no cure for dementia, and pharmacotherapy options to treat cognitive dysfunction provide limited symptomatic improvements. Withania somnifera (Ashwagandha), a popular herb highly valued in Ayurvedic medicine, has often been used to aid memory and cognition. This systematic review thus aimed to evaluate the clinical evidence base and investigate the potential role of W. somnifera in managing cognitive dysfunction. Using the following keywords [withania somnifera OR indian ginseng OR Ashwagandha OR winter cherry] AND [brain OR cognit* OR mental OR dementia OR memory], a comprehensive search of PubMed, EMBASE, Medline, PsycINFO and Clinicaltrials.gov databases found five clinical studies that met the study's eligibility criteria. Overall, there is some early clinical evidence, in the form of randomized, placebo-controlled, double-blind trials, to support the cognitive benefits of W. somnifera supplementation. However, a rather heterogeneous study population was sampled, including older adults with mild cognitive impairment and adults with schizophrenia, schizoaffective disorder, or bipolar disorder. In most instances, W. somnifera extract improved performance on cognitive tasks, executive function, attention, and reaction time. It also appears to be well tolerated, with good adherence and minimal side effects.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».