Medicinal Plant Species Used to Treat Tonsillitis in Ethiopia: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
In various areas of Ethiopia, different plant species have been reported having a medicinal role for ailment tonsillitis. However, the ethnomedicinal information on those medicinal plant species that cure the ailment is not summarized in a way that gives general information and initiates further study. Therefore, the objective of this review paper was to summarize the ethnomedicinal information about medicinal plant species that used to treat tonsillitis in Ethiopia. The result of the review indicated that herbs and leaves are the most utilized growth forms and part of the plants respectively during remedy preparation for the ailment tonsillitis in Ethiopia. Similarly, fresh plant materials, and water are the most applied condition of plant parts and diluent added correspondingly. Chewing and oral route of application are the most widely used methods of remedy preparation and administration correspondingly, for the ailment in the country. Utilization of herbs and leaves can be seen as an advantage from the conservation point of view of medicinal plant species that used to treat the ailment since herbs can be cultivated when they are in short supply and are also available as compared to other growth forms. Similarly, use of leaves can reduce damage to the medicinal plant species as compared to the use of other plant parts such as roots. However, the utilization of fresh materials should be reduced as much as possible. Rhamnus prinoides L'Hér. and Zingiber officinale Roscoe are the most commonly used medicinal plant species for the ailment in Ethiopia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».