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Enregistrement W4413354085 · doi:10.53555/n9jbt151

Study of Medicinal plants used in Ayurveda for the treatment of Diabetes

2021· article· en· W4413354085 sur OpenAlexvenueno aff
Dr.Remeshkumar.S Dr.Remeshkumar.S, Dr.Biju.C Dr.Biju.C, Dr.Jayalekshmi.R Dr.Jayalekshmi.R

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraditional medicineDiabetes mellitusDiabetes treatmentMedicineMedicinal plantsType 2 diabetesEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ayurveda, the ancient Indian system of medicine, follows a holistic approach that emphasizes treating the patient as a whole rather than focusing solely on the disease. This distinctive methodology gives Ayurveda a special status among traditional healthcare systems. The present study explores the significance of twelve medicinal plants widely used in Ayurvedic formulations for the treatment of diabetes. These plants, in their entirety or through specific parts, are utilized in various therapeutic preparations. The rising global interest in Ayurvedic medicine is largely attributed to its minimal side effects and natural healing potential. For the people of Kerala, Ayurveda is an integral part of their cultural heritage, and their bodies are often more receptive to its remedies. This study aims to highlight the medicinal value of these plants and raise public awareness, which is essential for their conservation and sustainable use. In conclusion, Ayurvedic treatment offers a promising and natural alternative for managing diabetes, potentially benefiting the broader ailing population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,072 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
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Résumé présentoui

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