The Use of Safflower (Carthamus tinctorius) in Treating Depression and Anxiety
Notice bibliographique
Résumé
Objective In the era of evidence-based medicine, research in the area of herbal psychopharmacology has increased dramatically in recent decades. To date, however, there is no comprehensive review of safflower as an herbal antidepressant and anxiolytic with details on its psychopharmacology and applications in depression and anxiety. Methods This research is a review and qualitative research through an electronic survey among the Saudi population, thus assessing their knowledge about using safflower in treating depression and anxiety. The survey was distributed in Saudi Arabia in December 2021 and the results were finalized in January 2022. Results A total of 1074 Saudi participants were included in the study; 1002 (93.3%) participants reported knowing safflower very well while 72 (6.7%) had never heard of it. Some participants had used safflower infusions to treat anxiety and depression; 446 (44.4%) participants had never used it, but the remaining 558 (55.6%) had used it to varying degrees to treat anxiety and depression. Among the 752 participants who previously tried safflower, 279 (37.1%) reported that safflower was very effective, 389 (51.73%) reported some improvement, and 93 (12.36%) reported no improvement. Conclusion Emerging medical evidence is guiding herbal treatments. This research illustrates that more than 75% of the Saudi population are using Safflower to treat psychological stress. It elaborates that more than half of the population are already using safflower off the label to treat depression and anxiety and that they find it useful. A well-constructed clinical trial is thus critical to prove the evidence-based benefits of safflower in treating depression and anxiety. More studies on possible side effects are required to guarantee its safety. Nature has previously provided remarkable remedies, and more work will illustrate the value of safflower.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».