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Enregistrement W4383554102 · doi:10.1136/bmjopen-2022-069771

Efficacy of antimalarial herbal medicines used by communities in malaria affected regions globally: a protocol for systematic review and evidence and gap map

2023· article· en· W4383554102 sur OpenAlexaboutno aff
Moses Ocan, Nakalembe Loyce, Kevin Ouma Ojiambo, Alison Annet Kinengyere, Robert Apunyo, Ekwaro A. Obuku

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMalaria Research and Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyMalariaData extractionMEDLINEProtocol (science)Traditional medicineClinical trialSystematic reviewGrey literatureAlternative medicinePharmacologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction With the rising resistance to artemisinin-based combination treatments, there is a need to hasten the discovery and development of newer antimalarial agents. Herbal medicines are key for the development of novel drugs. Currently, herbal medicine usage in communities for treatment of malaria symptoms is common as an alternative to conventional (modern) antimalarial agents. However, the efficacy and safety of most of the herbal medicines has not yet been established. Therefore, this systematic review and evidence gap map (EGM) is intended to collate and map the available evidence, identify the gaps and synthesise the efficacy of herbal antimalarial medicines used in malaria affected regions globally. Methods and analysis The systematic review and EGM will be done following PRISMA and Campbell Collaboration guidelines respectively. This protocol has been registered in PROSPERO. Data sources will include PubMed, MEDLINE Ovid, EMBASE, Web of Science, Google Scholar and grey literature search. Data extraction will be done in duplicate using a data extraction tool tailored in Microsoft Office excel for herbal antimalarials discovery research questions following the PICOST framework. The Risk of Bias and overall quality of evidence will be assessed using Cochrane risk of bias tool (clinical trials), QUIN tool (in vitro studies), Newcastle-Ottawa tool (observational studies) and SYRCLE’s risk of bias tool for animal studies (in vivo studies). Data analysis will be done using both structured narrative and quantitative synthesis. The primary review outcomes will be clinically important efficacy and adverse drug reactions. Laboratory parameters will include Inhibitory Concentration killing 50% of parasites, IC50;Ring Stage Assay, RSA0–3 hou;Trophozoite Survival Assay, TSA50. Ethics and dissemination The review protocol was approved by the School of Biomedical Science Research Ethics Committee, Makerere University College of Health Sciences (SBS-2022-213). PROSPERO registration number CRD42022367073.

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)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,018
Bibliométrie0,0200,018
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,008

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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