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Enregistrement W3132789252 · doi:10.1177/0706743720979917

Plant-based Medicines (Phytoceuticals) in the Treatment of Psychiatric Disorders: A Meta-review of Meta-analyses of Randomized Controlled Trials: Les médicaments à base de plantes (phytoceutiques) dans le traitement des troubles psychiatriques: une méta-revue des méta-analyses d’essais randomisés contrôlés

2021· review· en· W3132789252 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicinal Plant Extracts Effects
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisPsychiatryMedicineRandomized controlled trialDepression (economics)Major depressive disorderAnxietySchizophrenia (object-oriented programming)MEDLINESystematic reviewTraditional medicineMoodInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Plant-based medicines have had a long-standing history of use in psychiatric disorders. Highly quantified and standardized extracts or isolates may be termed "phytoceuticals," in a similar way that medicinal nutrients are termed as "nutraceuticals." Over the past 2 decades, several meta-analyses have examined the data for a range of plant-based medicines in the treatment of psychiatric disorders. The aim of this international project is to provide a "meta-review" of this top-tier evidence. METHODS: We identified, synthesized, and appraised all available up to date meta-analyses... of randomized controlled trials (RCTs) reporting on the efficacy and effectiveness of individual phytoceuticals across all major psychiatric disorders. RESULTS: Our systematic search identified 9 relevant meta-analyses of RCTs, with primary analyses including outcome data from 5,927 individuals. Supportive meta-analytic evidence was found for St John's wort for major depressive disorder (MDD); curcumin and saffron for MDD or depression symptoms, and ginkgo for total and negative symptoms in schizophrenia. Kava was not effective in treating diagnosed anxiety disorders. We also provide details on 22 traditional Chinese herbal medicine formulas' meta-analyses (primarily for depression studies), all of which revealed highly significant and large effect sizes. Their methodology, reporting, and potential publication bias were, however, of marked concern. The same caveat was noted for the curcumin, ginkgo, and saffron meta-analyses, which may also have significant publication bias. CONCLUSIONS: More rigorous international studies are required to validate the efficacy of these phytoceuticals before treatment recommendations can be made. In conclusion, the breadth of data tentatively supports several phytoceuticals which may be effective for mental disorders alongside pharmaceutical, psychological therapies, and standard lifestyle recommendations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0470,025
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,316
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,146 · 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