Ayurvedic Therapies to Target the Microbiome: Evidence and Possibilities.
Notice bibliographique
Résumé
Context: The microbiome is a constantly evolving entity, being influenced by diet, lifestyle, age, genetics, medication, and environment; keeping the microbiome in good health is a step toward better health for the body. Ayurveda emphasizes a healthy internal milieu that synchronizes with the circadian and seasonal rhythms, in addition to reacting to other stressors. Objective: The current review intended to provide an overview of Ayurvedic principles related to health and disease and their management and to briefly discuss the current understanding of the human microbiome and explore Ayurvedic herbs and therapies that have been studied for their effects on the microbiome. Design: The team included researchers in India and Canada. A Pubmed search was performed using the keywords Ayurveda therapies, Ayurvedic therapies, Gut microbiome, Panchakarma, Therapeutic purgation, Therapeutic emesis, medicated enema. Results: Research connecting Ayurvedic interventions and the gut microbiome is yet in a nascent stage. Several Ayurvedic herbs have been researched for their potential in altering the gut microbiome. Among the Ayurvedic therapies, virechana (therapeutic purgation) and basti (medicated enema) have been studied for their gut microbiome altering effects. However, the limited number of such studies prevents from drawing categorical conclusions currently, about the effects of Ayurvedic Panchakarma therapy on the human microbiome. Conclusions: Studying where and how the Ayurvedic herbs and therapies can exert their influence on the human microbiome provides a challenging yet novel opportunity and can help address multiple health and disease conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».