Les plantes diurétiques à l’officine
Notice bibliographique
Résumé
Recently, patients have been looking for complementary and natural therapies, particularly herbal medicine. Faced with self-medication and the multitude of advices found on the Internet, the pharmacist is an important consulting partner when delivering plants. In this thesis, nineteen medicinal plants are listed in the French Pharmacopoeia (XIth Edition): birch (Betula pendula L.), borage (Borrago officinalis L.), heather (Erica cinerea L.), buchu (Barinus betulina Thunb.), restharrow (Oninis spinosa L.), quack grass (Elytrigia repens L.), juniper (Juniperus communis L.), sour cherry (Prunus cerasus L.), orthosiphon (Orthosiphon stamineus Benth.), nettle (Urtica dioïca L.), mouse-ear hawkweed (Hieracum pilosella L.), dandelion (Taraxacum officinale Weber), horsetail (Equisetum arvense L.), elderberry (Sambucus nigra L.), linden (Tilia sp.), goldenrod (Solidago virgaurea L.), and the Canada fleabane (Erigeron canadensis L.). These plants have diuretic properties and are used in the case of water retention, slimming regimen or urinary lithiasis. For an easy use in the pharmacy, they are presented on an indication board. Following this infatuation, the chemist is often the first person consulted by patients to take medicinal advices. He must propose the most adapted plant(s), ensuring there is no contra-indication to use them, to verify the lack of drug interactions, to be able to know the limits of his advices and to recall the rules for a good use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,019 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».