Evaluation of herbal medicine use in the obstetric and gynecology department
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Pregnancy is a sensitive period for all synthetic and herbal treatment options. This study aims to classify the herbal medicines used during pregnancy and to determine their usage rates, side effects, and risks, according to safety conditions. Methods: This study was conducted using survey questions directed to pregnant women receiving treatment in the Obstetrics and Gynecology Department. Results: 194 people participated in the study. 63 people (32.4%) used 31 different herbal medicines during pregnancy. Commonly used medicines were: Mentha sp. - Citrus limonum, Tilia sp. and Matricaria chamomilla. Herbal medicines were classified in four groups according to their effects, risk and safety during pregnancy. Accordingly, nine herbal medicines were classified as potentially harmful for use in pregnancy at a usage rate of 20.43%. These are mainly Jasminum sp. and Foeniculum vulgare. Conclusion: The findings of this study showed that the use of herbal medicines is common during pregnancy and that potentially harmful herbal medicines are used at high rates during this time. Patients get information about herbal medicines used during pregnancy from unreliable sources. Health care providers should have information about the potential benefits/ harms of herbal medicines when used during pregnancy.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».