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Enregistrement W3120993426 · doi:10.5539/gjhs.v13n2p118

Traditional Chinese Medicine for Mammary Dysplasia (Fibrocystic Breast Disease): A Case Report

2021· article· en· W3120993426 sur OpenAlexvenueno aff
Abeer Elmohandes

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHedgehog Signaling Pathway Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFibrocystic Breast DiseaseBreast cancerAcupunctureDiseaseTraditional Chinese medicineAlternative medicineFibrocystic diseaseFeelingTraditional medicineCancerGynecologyDermatologyInternal medicinePathologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer (BC) is one among the most common and fatal malignancies affecting women of all ages, though prognosis are good if caught early. Fibrocystic breast disease, which is interchangeably mentioned as fibrocystic breast, is nothing but a benign (noncancerous) condition which gives a lumpy feeling to women. It is not a rapidly progressing disease or dangerous, but is a constant source of problem to some women. In this case report, we present a female suffering from mammary dysplasia (MD). She was initially treated with conventional medicine but received no benefit, so shifted to Traditional Chinese medicine (TCM). Here, acupuncture, herbal remedies, and specific instructions for a dietary regimen and bra usage were given. We found that by utilizing this holistic approach to treat the root cause, rather than the symptoms, breast pain was eliminated, cystic lumps and related densities were diminished, and cancer progression was thwarted by pursuing healthy lifestyle modification and paying more attention to diet and exercise. Ultimately, this resulted in a better quality of life and suggests that TCM can be employed successfully to treat MD when conventional medicine has failed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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