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Enregistrement W4415688544 · doi:10.30595/hmj.v8i2.27625

St. John's Wort St. John's Wort (Hypericum perforatum) as an Alternative Treatment for Depression

2025· article· W4415688544 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHerb-Medicine Journal Terbitan Berkala Ilmiah Herbal Kedokteran dan Kesehatan · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNatural Compound Pharmacology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Alternative medicineMental healthQuality of life (healthcare)IndonesianFolk medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depression is one of the most common mental disorders worldwide that has a significant impact on the quality of life of individuals and society. Depression has recently become one of the mental health illnesses that many people in Indonesia experience, but Indonesian people do not yet have concerns about the treatment of depression, especially mild depression. Conventional depression treatments that already exist, such as selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) antidepressants, have been proven effective, but have side effects so that people are afraid to undergo treatment. St. John's Wort (Hypericum perforatum) is one of the alternative treatments for depression that is popular throughout the world, but in Indonesia there is no herbal medicine industry company that has developed this plant as a treatment for mild depression with herbs. This review aims to review the effectiveness and safety of St. John's Wort as a treatment for depression, as well as discuss its potential benefits and limitations. Based on a literature review, St. John's Wort has been shown to be effective in reducing symptoms of depression in patients with mild to moderate depression. However, of course, it still needs to be used with caution because of the potential for side effects and interactions with other drugs. Thus, St. John's Wort can be an alternative treatment for depression with new herbs in Indonesia that is effective, but it needs to be used under strict supervision.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,302 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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