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Enregistrement W4321126639 · doi:10.29169/1927-5951.2022.12.09

Potential Effect of Medicinal Plants on the Prevention of Gastric Ulcer: Mechanism of Actions

2022· article· en· W4321126639 sur OpenAlexaffvenue
Suhailah Wasman Qader, Lee Suan Chua, Janelle Fournier, Mehmet Ali Özdemir

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHelicobacter pylori-related gastroenterology studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi Malaysia
Mots-clésMechanism (biology)SecretionCytoprotectionGastric acidGastric secretionPeptic ulcerAntiulcer drugPharmacologyMechanism of actionMedicinal plantsAntioxidantDrugTraditional medicineApoptosisMedicineChemistryBiochemistryInternal medicineIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medicinal plants have been widely studied to identify plant-based anti-gastric ulcer medicines. The mechanism of gastroprotective action is important to discover the potential lead compounds for drug development. All relevant articles between 2011 and 2021 focusing on Malaysian plants were collected and analyzed to understand the underlying pathways. Keywords include peptic ulcer, gastric ulcer, NSAIDs (Non-Steroidal Anti-Inflammatory Drugs), Helicobacterpylori, medicinal plant, gastroprotection, antiulcer, acid secretion, cytoprotective, and digestion processes were applied in the search engines. Twenty-two of the plants had been reported based on the collected data. The review concludes that Malaysian plants could protect the gastric wall against necrotizing agents like ethanol and NSAIDs. This is mainly due to four critical defensive mechanisms: cytoprotective barriers, regulation of heat-shock protein 70 (HSP70) and pro-apoptotic protein (BAX), gastric acid secretion, and antioxidant capability. The mechanisms have been illustrated in the schematic diagrams for better understanding.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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