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Enregistrement W4415957938 · doi:10.3389/fmed.2025.1656249

Prakriti (constitutional typology) in Ayurveda: a critical review of Prakriti assessment tools and their scientific validity

2025· review· en· W4415957938 sur OpenAlexaff
Linda Johansson, Prabu Vignesh Sivanandan, Karthik Sankaranarayanan, Christian S. Keßler, Shraddha Ravani, Rammanohar Puthiyedath

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraditional Chinese Medicine Studies
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesAmrita Vishwa Vidyapeetham University
Mots-clésScale (ratio)Domain (mathematical analysis)Construct (python library)Work (physics)Construct validity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Prakriti or constitutional typology is the foundation of personalized health care in Ayurveda. Traditionally, Ayurvedic clinicians have assessed Prakriti in a primarily experience-based and often subjective manner. However, in the past few decades attempts to develop objective tools have been made by researchers from multidisciplinary domains. This review aimed to identify existing Ayurvedic Prakriti assessment tools and evaluate their scientific rigor. Methods: Aligned with the SANRA framework, our narrative review incorporated systematic elements. A Boolean search in PubMed, Scopus, and Cochrane in November 2024 using ("Prakriti") AND ("Ayurveda" OR "Ayurvedic") yielded 635 articles, together with 12 additional articles from citations search. Ninety four studies met the inclusion criteria. Prakriti assessment tools were quantified and evaluated using Scale Development and Validation Framework by Boateng et al., alongside custom set of study quality indicators to assess their methodological rigor. Results: Between 1987 and 2024, 64 unique Prakriti assessment tools (PATs) were identified, each using one or more methods to perform data collection and decision-making tasks. Variations in the selection and application of these methods resulted in the development of diverse methodological frameworks for Prakriti assessment. Of the 64 PATs identified, only 20 PATs underwent any form of validation and among them, just two PATs, the CCRAS-PAS software and ACPI scale met seven of the nine recommended criteria. Most tools lacked dimensionality testing, test-retest reliability, contextual validity and were not tested across diverse populations, indicating a high risk of developer-bias. Additionally, 32 categories of measurable correlates to Prakriti have been studied across 94 studies, but only five of them were studied using validated tools. Conclusion: Much progress has been made in developing methodology and integrating technology for creating Prakriti assessment tools along with attempts to identifying measurable correlates to Prakriti that could potentially serve as Prakriti biomarkers. Currently no tool fully meets the evaluation criteria of the Scale Development and Validation framework, except CCRAS-PAS and ACPI that show partial readiness and can be refined. Further work is needed to establish Prakriti as a clinically validated measurable construct and to integrate Ayurveda into the domain of personalized health care.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,006
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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,272 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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