Enfermedad renal crónica: Alcance y perspectiva etnobotánica
Notice bibliographique
Résumé
En México y a nivel mundial existe un interés creciente en la búsqueda de alternativas de prevención y tratamiento de las enfermedades renales crónicas (ERC), que representan un problema de salud pública. El tratamiento actual para la ERC se limita a esteroides, citotóxicos y tratamiento sustitutivo dependiendo del estadio de la enfermedad. La Medicina alternativa y específicamente la herbolaria, ha utilizado plantas para los padecimientos renales y algunos de sus mecanismos de acción han sido estudiados, sin embargo, se requiere que presenten efectos adversos mínimos. Utilizando la base de datos de Scopus, Medline, y PubMed, se realizó una revisión de la literatura sobre recursos etnobotánicos utilizados en el tratamiento de la ERC en modelos murinos con daño renal inducido por administración de adenina. Se ha reportado que Astragalus membranaceus y Acacia senegal (goma arábiga), son efectivas en la prevención o remisión de la ERC; sin embargo,Anthurium schelechetendalii Kunth, que también se menciona en la literatura, porque ha sido usada como terapia herbolaria por población local en México, no ha mostrado hasta el momento utilidad terapéutica para prevenir o tratar daño renal, en estudios preliminares. Tampoco hay evidencia científica de sus características químicas o actividades biológicas ni acerca de los diferentes usos en la herbolaria mexicana. Esta revisión, tiene objetivo enmarcar el problema de la insuficiencia renal crónica en México e iniciar la documentación de la evidencia científica de esta planta en base a los escasos datos etnobotánicos y etnofarmacológicos disponibles.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».