Nigella sativa tea mitigates type-2 diabetes and edema: a case report
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diabetes is a major deadly disease. In 2019 alone, it caused an estimated 1.5 million deaths world-wide. Cases of diabetes are rising rapidly in low- and middle-income countries. Natural remedies that can lower the glucose level would be very useful, particularly to people living in low- and middle-income countries. A 2-year case study was carried out, therefore, to determine if Nigella sativa tea can lower the glucose level in a 72-year-old man with type-2 diabetes, stage 3–4 chronic kidney disease, and congestive heart failure. Changes in body weight, lipids, estimated glomerular filtration rate (eGFR), and urinary albumin-to-creatinine ratio (UACR) were also studied. N. sativa tea was prepared with N. sativa , barley, and wheat seeds. The 72-year-old drank approximately 50 ml of N. sativa tea daily, in the morning. Results showed that after drinking N. sativa tea daily, hypoglycemia started to occur and occurred more frequently as time went by and that the glycated hemoglobin, HbA1c, was decreasing. Subsequently, the dosages of insulin glargine and insulin aspart were reduced by 33% and 50%, respectively. Results also showed that weight loss led to the 72-year-old cutting back his intake of the diuretic furosemide by at least 50%. His triglycerides level was also lower and there were no changes in his total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol, and low-density lipoprotein cholesterol levels. His eGFR was stable but his UACR was worsening. N. sativa tea is easy to prepare, costs very little, and could be a natural remedy for mitigating diabetes and edema. Many more studies on N. sativa are warranted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».