Ginkgo biloba Efficacy in the Treatment of Drug-Induced Parkinsonism: A Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Drug-induced parkinsonism (DIP) is one of the most common movement disorders in approximately 20 - 35% of patients on antipsychotic medications. Managing the symptoms of DIP is challenging due to the limited number of potentially effective medications. On the other hand, this restricted possible treatment could have numerous side effects that ultimately result in patients stopping the medication all at once. The neuroprotective property of Ginkgo biloba extract (EGb) emerged as an effective commodity for the additional treatment of psychiatric disorders. Objectives: This study aimed to evaluate the efficacy of EGb in psychiatric patients with symptoms of DIP. Methods: A sample of 63 patients who met the inclusion criteria were recruited and randomly assigned to control and experimental groups. Both groups were followed for 3 months. One group received 80 mg of G. biloba three times a day, and the control group received a placebo. The patients were evaluated using the Unified Parkinson’s Disease Rating Scale and Montreal Cognitive Assessment. Results: Ginkgo could change the intensity of rest tremors, the severity of motor symptoms, rigidity, and bradykinesia. Ginkgo biloba might alleviate the severity of parkinsonism and motor symptoms and could lead to changes in the two components of working memory and short-term memory. Conclusions: Ginkgo biloba extract can be used as an effective and safe treatment in the management of DIP, whether in patients diagnosed with psychotic disorders or mood disorders.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».