Quest for COVID-19 cure: integrating traditional herbal medicines in the modern drug paradigm
Notice bibliographique
Résumé
The world is facing one of the biggest public health tragedies of our time, both in terms of socio-economic loss and death tolls due to the coronavirus COVID-19 pandemic. In a frantic race to find treatment for COVID-19, many interventions to discover drugs and vaccines are being expedited. Similarly, traditional herbal medicines are also being explored to find a cure for COVID-19. There are many traditional medicines that have exhibited promising antiviral and immuno-modulating properties against a plethora of infectious diseases like influenza, malaria, tuberculosis, and even COVID-19. Traditional medicine is an integral part of culture and practices in many countries with a vast and rich history of treating diseases. However, scientific research-based drug development approaches and effective regulatory mechanisms, on par with modern medicine, should be implemented to ensure safety, efficacy and overall validity of traditional medicine. Incorporating evidence-based traditional medicines in modern drug development paradigms can help assure affordability, accessibility and acceptability of the treatment approach. Furthermore, it can create pharmacological synergism to tackle drug resistance. Altogether, every country should create a roadmap for modernization and revival of traditional knowledge to improve the health care system and be better prepared for health crises.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».