Antibacterial Properties of Garcinia mangostana Linn. Ethanolic and Methanolic Extracts Against Selected Gram-Positive and Gram-Negative Bacteria: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Garcinia mangostana Linn., has been studied for its antibacterial properties to augment commercial antibiotics and in the hope of easing reliance on these chemical medications in the future, however, the comparison of the fruit’s bactericidal capabilities relative to different bacterial species requires further analyses. This systematic review and meta-analysis compared the antibacterial activity of ethanolic and methanolic mangosteen extracts against three species that commonly cause Healthcare-Associated Infections (HAIs)—Staphylococcus aureus, Escherichia coli, and Pseudomonas aeruginosa. The results revealed no significant difference [mean difference: 1.42 (CI: -3.53 to 6.37, I2 = 99%, Z = 0.56 (P = 0.57))] between the effectiveness of the extracts against S. aureus and E. coli. But it was contrary when P. aeruginosa was compared with S. aureus [mean difference: 5.00 (CI: 4.48 to 5.52, I2= 0%, Z = 18.97 (P < 0.00001))] and E. coli [mean difference: 3.96 (CI: 2.01 to 5.92, I2 = 94%, Z = 3.97 (P < 0.0001))]. Literature search and screening were done following the PRISMA guidelines. Quality assessments utilized the JBI Critical Appraisal Tool and a remodified Newcastle-Ottawa Scale. A total of 13 studies were included in the review, only 7 of which were eligible for meta-analyses. In conclusion, G. mangostana extracts are indeed effective against multiple microbes, however, relative to the selected bacterial species, inhibition varied. Moreover, this study sheds light on further practical or in vivo applications of mangosteen as a treatment for bacterial infections.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».