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Enregistrement W4412758474 · doi:10.2196/67132

Impact of Intranasal Administration of Ayurveda Medicine in Apparently Healthy Individuals on Neurophysiological Variables and Functional Connectivity Using Functional Magnetic Resonance Imaging: Protocol for an Exploratory Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4412758474 sur OpenAlexvenueno aff
Devi R Nair, C J Sandya, Sophia Jameela, E Remya, Srikanth Moorthy, Harilal Parasuram, Shruti Khanduri, Bhogavalli Chandrasekhar Rao, Narayanam Srikanth, Rabinarayan Acharya

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraditional Chinese Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialMedicinePreprintProtocol (science)Alternative medicinePhysical therapyComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Nasyakarma, an Ayurveda nasal drug delivery system, is considered a potent therapeutic modality in panchakarma treatment. Uniquely, nasal drug delivery can bypass liver metabolism and the blood-brain barrier for faster drug delivery. Available studies on nasya karma focus mainly on its efficacy. This pioneering study aims to explore the mechanisms of nasya karma on brain function and neurophysiology, investigating its potential to modulate activity in specific brain regions and affect the functional connectivity between these regions using functional magnetic resonance imaging (fMRI). OBJECTIVE: The study aims to map the neurophysiological response of the brain to nasya karma using blood oxygen level-dependent fMRI in both rest and task phases and assess the impact of nasya karma on quality of life, cognition, sleep, and psychological well-being in healthy volunteers. METHODS: A total of 60 healthy volunteers in the age group of 20 to 40 years who fulfill the selection criteria will be recruited for this randomized controlled trial at the National Ayurveda Institute for Panchakarma, Cheruthuruthy, Kerala, India, and randomized in a 1:1 ratio to either the intervention group (n=30; group 1, receiving nasya karma with anu taila, an oil-based formulation manufactured using a paste and decoction of herbal medicines with oils as the base material, for a period of 14 days) or the control group (n=30; group 2, not receiving any intervention). The participants will undergo task-based and resting fMRI on day 1 (twice on day 1 before administration and 15 minutes after nasya karma for participants in group 1) and day 14 to map the neurophysiological response to nasya karma of the brain. A comprehensive neuroimaging protocol using structural magnetic resonance imaging and fMRI will be used in the study. The effect of nasya karma on sleep, psychological well-being, cognition, and quality of life will be assessed on the 1st and 30th days in both groups. RESULTS: After the data collection process of this randomized controlled trial is completed, the study will go into the analysis stage, in which the collected data will be subjected to robust statistical analysis. The final results of the study are expected to be published in 2026. CONCLUSIONS: This study will investigate the neurophysiological mechanisms of nasya karma by examining clinical, neuropsychological, and neuroimaging variables to identify associated neural patterns to develop therapeutic protocols for many diseases. The findings will also provide evidence for future research supporting the use of nasya karma as a practical and noninvasive therapeutic modality for treating cerebrovascular, behavioral, and neurological disorders as indicated in Ayurveda. The study will propel innovative research focusing on the neural mechanisms responsible for the delivery of central nervous system therapeutics to the brain, thereby bypassing the blood-brain barrier and yielding favorable outcomes in central nervous system diseases. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials Registry - India CTRI/2023/06/054219; hhttps://ctri.nic.in/Clinicaltrials/pmaindet2.php?EncHid=ODQ1OTU=&Enc=&userName=. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/67132.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,278
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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