Polycystic Ovary Syndrome Herbal Treatments and Medicinal Plants: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Polycystic ovary syndrome (PCOS) represents one of the most common endocrine disorders affecting women of reproductive age, serving as a major contributor to infertility on a global scale, with an estimated prevalence varying from 6 to 20% worldwide. PCOS is a complex syndrome defined by hyperandrogenism, irregular ovulation, and the presence of polycystic ovarian morphology. This syndrome is often associated with metabolic complications, including obesity, dyslipidemia, and an elevated risk of insulin resistance and developing type 2 diabetes. Symptoms include menstrual irregularities, weight gain, hirsutism, acne, and infertility. The presently available conventional treatment options for PCOS include hormonal contraceptives, insulin sensitizers, anti-androgens, and ovulation-inducing agents. While these treatments may offer symptomatic relief, they often entail potential side effects and do not adequately address the underlying cause of this syndrome. Herbal remedies have been used for centuries across cultures to manage various disorders due to their cost efficiency, availability, and safe nature. Several studies have demonstrated the efficiency of herbal remedies in the treatment of female reproductive disorders, including PCOS. This review comprises an extensive survey of the latest animal and clinical studies concerning plants and phytochemicals that have demonstrated effectiveness in alleviating symptoms associated with PCOS, as well as treating the underlying mechanisms involved in their efficacy
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».