Herbal food supplements usage awareness of university students: Example of Echinacea and St. John's Wort
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, usage of food supplements (Fs) has increased in order to maintain healthy living, have well-being, and be protected from the diseases. There are many medicinal plants used as herbal food supplements (HFs). Within the scope of this study, Echinacea and St. John’s Wort were selected among the plants that are frequently encountered. This descriptive, cross-sectional study was conducted through completing a self-administered online questionnaire by health students. The questionnaire was filled out by 211 students studying at the faculties of Medicine, Dentistry, Pharmacy and Health Sciences at Istanbul Medipol University. The greatest participation was achieved with Pharmacy students (47.4%), whereas the lowest participation was reached with Dentistry students (5.7%). The most commonly used products as Fs were vitamin D (21.3%) and multivitamins (16.1%), while the use of HFs was 8.5%. St. John’s Wort is commonly preferred for wound and burn treatment and Echinacea is used to boost immunity. In parallel with this use, St. John’s Wort is preferred as olive oil maceration and Echinacea as herbal infusion. While the use of HFs was 58.3%, that of the Fs were 44.5%. Echinacea use was found to be 14.4% and St. John’s Wort was 31.3%. The relationship between the presence of chronic disease and the use of Fs or HFs was not statistically significant. This study is significant to detect the opinions and knowledge levels of health students about Fs, especially HFs, St. John’s Wort and Echinacea, which are available in the market.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».