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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,027 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,069 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».