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Enregistrement W4393202599 · doi:10.2174/9789815238273124020011

Immunomodulating Botanicals: An Overview of the Bioactive Phytochemicals for the Management of Autoimmune Disorders

2024· book-chapter· en· W4393202599 sur OpenAlexaff
Ami P. Thakkar, Amisha Vora, Harpal S. Buttar, Ginpreet Kaur

Notice bibliographique

RevueBENTHAM SCIENCE PUBLISHERS eBooks · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerbal Medicine Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraditional medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immunomodulation refers to the mechanism by which the response of the immune system is modified by the regulation of antibody synthesis, leading to either an increase or a decrease in its levels in the circulation and body organs. Owing to their immunomodulation and remedial benefits, a broad range of herbal remedies have been shown to be effective in the treatment of autoimmune diseases such as multiple sclerosis, rheumatoid arthritis, myasthenia gravis, and systemic lupus erythematosus. The ancient Indian system of Ayurveda and different other alternative therapeutic methods have acknowledged the potential benefits of herbal-based remedies to upregulate or suppress the immune response in the human body. The conventional pharmacotherapies used for the management of autoimmune ailments are documented to cause serious drug-induced adverse reactions (ADRs). Whereas, some phytotherapies have proven safe, reliable, and efficient alternatives for the existing drug regimens with lesser ADRs. For instance, Withania somnifera, Andrographis paniculate, Tinospora cordifolia, Glycyrrhiza glabra, and Berberis arista are a few herbs whose bioactive phytoconstituents have been reported to possess powerful immunomodulation properties. Based on their purported immunomodulatory mechanisms, they can be used for the management of autoimmune conditions. The focus of this review is to highlight the key inflammatory biomarkers such as TNF-α and interleukin 1, 6 involved in the distortion of the immune system in humans. Also, we will discuss the usefulness of animal models for understanding the underlying mechanisms of autoimmune disorders. In addition, we will describe the patents of phytomedicine formulations filed by different manufacturers for the management of autoimmune disorders, as well as futuristic opportunities that should be explored for discovering the therapeutic functions of alternate remedies for treating autoimmune diseases.

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: Sans objet · 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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,292 · 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
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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