Development of Hazardous Materials Management Standard for Decoction Type of Personalized Herbal Medicine
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study was conducted to development of hazardous materials management standards for the decoction type of personalized herbal medicines (PHMs). METHODS: This study was conducted in two stages. We searched documents about criteria to use words such as 'Herb', 'Herbal medicine', and 'Botanical Drug' and summarized the results. We organized the committee consisted of seven experts, and held two meetings to reach an agreement on hazardous management standards of the decoction type of PHMs. RESULTS: The seven documents were presented in the literature review and six items related to hazardous management standards of decoction were identified. The second expert meeting brought that a total of six items, including heavy metal, pesticide residues, sulfur dioxide, benzopyrene, mycotoxin, and micro-organism limits, were selected for safety management of decoction type of PHMs. Also, the criteria and test methods for each standard were suggested for monitoring the decoction type of PHMs. CONCLUSION: The study suggested hazardous material management standards and criteria for the decoction types of PHMs. In the future, it would be necessary to conduct a pilot test to ensure the validity and credibility of the safety management standard and criteria. Furthermore, the government level safety management system should be introduced to verify the safety of decoction medicines.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».