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Enregistrement W4225098762 · doi:10.53350/pjmhs2216410

Antiviral Activity of Extract of Neem (Azadirachta Indica) leaves: An in vivo study

2022· article· en· W4225098762 sur OpenAlexaff
Rukhshan Khurshid, Sadia Majeed, Sumera Saghir, Maheen Saad, Huma Ashraf, Iram Fayyaz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAzadirachtaTraditional medicineHepatitis C virusBiologyMedicineVirusVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: HCV in mainly replicate in liver cell and cause liver damage. The replication of HCV may be inhibited by leaves extract of neem (Azadirachta Indica). Aim: To find the antiviral activity of extract of neem (Azadirachta Indica) leaves. Methods: Thirty five hepatitis C positive and disappointment of conservative treatment were studied. Effect of neem (Azadirachta indica) leaves was seen in serum of patient. Extract of Azadirachta indica leaves was prepared and given orally to patients. The seropositivity of hepatitis C was estimated prior and after the leave extract of neem by HCV- RNA quantitative analysis by Polymerase chain reaction. Level of ALT, AST and total protein were estimated by standard kit methods. Results: A high HCV seropositivity was observed in patients before taking neem extract. We observed that after using the leave extract of Azadirachta indica or neem, the HCV seropositivity was significantly decreased. Levels of enzymes ALT and AST were also significantly decreased after taking neem extract. However, the level of serum protein was not changed. Conclusion: Extracted leaves of Azadirachta indica may serve as valuable regimen against hepatitis C virus as it has an ability to inhibit the protease responsible for replication of virus. Keywords: HCV seropositivity, Azadirachta indica leaves, transaminases

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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