A Systematic Review of Evidence-Based Health Benefits of Oroxylum indicum and Its Functional Food Potential
Notice bibliographique
Résumé
Oroxylum indicum is a traditional food in Asia rich in flavonoids and health-related effects. However, research into the use of O. indicum as a functional food ingredient is overlooked. This review synthesized literature from 2010 to 2025 using the PRISMA framework, bibliometric mapping, and the Antecedents–Decisions–Outcomes (ADO) model. In total, 185 articles were included, covering in vitro, in vivo, in silico, and limited human investigations. Bibliometric analysis shows a growing global interest, with recent focuses on molecular docking, cancer, and conservation. Phytochemical investigations consistently report key flavonoids, including baicalein, baicalin, oroxylin A, chrysin, oroxin A, and oroxin B. Studies have linked these compounds to different health benefits, including antioxidants, cardiovascular, and neurological protection. Application of the ADO framework organized research into motives, methods, and outcomes, and highlighted scientifically validated ethnomedicinal uses, such as diabetes and liver protection. Meanwhile, gaps, including obesity-related studies, long-term safety, and clinical trials, remain. More importantly, although young fruits are locally consumed as vegetables or beverages, translation into functional foods is limited by bitterness, lack of standardized preparations, and insufficient dose–response data at dietary intakes. This review discusses the bioactive potential of O. indicum and outlines research priorities for its development in functional food.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».