Research progress on effects of traditional Chinese medicine on myocardial ischemia–reperfusion injury: A review
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic heart disease (IHD) is a high-risk disease in the middle-aged and elderly population. The ischemic heart may be further damaged after reperfusion therapy with percutaneous coronary intervention (PCI) and other methods, namely, myocardial ischemia-reperfusion injury (MIRI), which further affects revascularization and hinders patient rehabilitation. Therefore, the investigation of new therapies against MIRI has drawn great global attention. Within the long history of the prevention and treatment of MIRI, traditional Chinese medicine (TCM) has increasingly been recognized by the scientific community for its multi-component and multi-target effects. These multi-target effects provide a conspicuous advantage to the anti-MIRI of TCM to overcome the shortcomings of single-component drugs, thereby pointing toward a novel avenue for the treatment of MIRI. However, very few reviews have summarized the currently available anti-MIRI of TCM. Therefore, a systematic data mining of TCM for protecting against MIRI will certainly accelerate the processes of drug discovery and help to identify safe candidates with synergistic formulations. The present review aims to describe TCM-based research in MIRI treatment through electronic retrieval of articles, patents, and ethnopharmacology documents. This review reported the progress of research on the active ingredients, efficacy, and underlying mechanism of anti-MIRI in TCM and TCM formulas, provided scientific support to the clinical use of TCM in the treatment of MIRI, and revealed the corresponding clinical significance and development prospects of TCM in treating MIRI.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».