Utility of Therapeutic Drug Monitoring in Identifying Clinically Significant Interactions Between St. John's Wort and Prescription Drugs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The general population widely uses herbal medicines, as they are regarded as effective and safe. St. John's wort, which is an effective herbal antidepressant, exhibits both pharmacokinetic and pharmacodynamic interactions with several drugs. The aim of this review was to highlight the clinically significant interactions of St. John's wort with drugs that require to be monitored to assess their therapeutic effect. METHODS: Published literature was searched using electronic databases, such as MEDLINE, PubMed, and Elsevier ScienceDirect using terms such as "herbal medicine," "herbal toxicity," "legislation herbal medicine," "drug-herb interactions," "St. John's wort," and "St. John's wort-drug interactions." Searches were limited to the English language, and there was no restriction on the date of publication. RESULTS: St. John's wort exhibits a number of pharmacokinetic and pharmacodynamic interactions with drugs. The most dangerous interactions occurred when used concurrently with the immunosuppressants, cyclosporine, and tacrolimus (treatment failure or organ rejection) or warfarin (treatment failure resulting in thromboembolic events) or antiretroviral agents (treatment failure and the emergence of new viral variants that are resistant to conventional drugs). CONCLUSIONS: Patients should consult their health care providers before consuming herbal supplements, especially St. John's wort, to avoid potentially dangerous drug-herb interactions.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».