Phytotherapy used in the Treatment of Oral Diseases: a Cross-Sectional Study in Indigenous Population
Notice bibliographique
Résumé
Phytotherapy studies the pharmacological effects of plants with the therapeutic purpose of preventing, curing, or minimizing disease symptoms. The use of plants by indigenous people to treat health conditions has been documented since ancient times. This study aimed to report an indigenous community's herbal medicines for oral diseases. An online questionnaire was administered, in which the participant indicated the type of plant and the part used, the preparation form, the administration route, and the dental condition. Subsequently, a descriptive analysis was performed. Most study participants were women (n=72, 62.1%). Peppermint tea (21.5%) was the most used substance for mouthwash and halitosis (42.2%). The bark of Açoita (34.5%) and Aroeira (31.9%) were the most frequently used to treat dental pain. Regarding gingival diseases, most responded that they used Guamirim (64.5%). Only mallow tea was reported to treat canker sores (81%). However, for herpetic lesions, participants reported the application of clay in a wasp nest (Polistes canada), an insect present at the site (55.2%). Oral inflammation had the lowest reported use of herbal medicine, with Marcela tea being the most frequently used (10.3%). Finally, fern roots were the most frequently used for infections (32 %). In conclusion, indigenous people widely use phytotherapeutics to treat oral diseases. Learning about the use of herbal medicines in indigenous communities may increase the clinical applicability of these plants in the dental field and, in the future, serve as a basis for developing new drugs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».