Medicinal and aromatic plants traditionally used to treat metabolic diseases in the Rabat region, Morocco
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes and hyperlipidemia are major human health problems due to their high levels of mortality and morbidity. During the last decades, people affected by metabolic diseases are turning more and more to traditional medicine due to the undesirable side effects of hypoglycemic and hypolipidemic drugs. Morocco has a wide floral diversity, which offers a wide range of aromatic and medicinal plants with potential application in the nutraceutical and pharmaceutical market. In this survey, we are going to highlight the medicinal plants used traditionally by the Rabat community for the treatment of metabolic diseases like hypercholesterolemia and diabetes. A total of 475 participants were interviewed in this survey using a semi-structured questionnaire form. The results obtained were interpreted through the ethnopharmacological parameters such as UV, RFC and FUV. The results revealed 83 and 41 floristic species recorded as a remedy against diabetes and hypercholesterolemia, respectively. The most cited species are: Olea europaea, Solanum melongena and Linum usitatissimum. Leaves and seeds are the most used plant parts, while the oral administration of powder is the most common route of administration. It should also be noted that Moringa oleifera, Stevia rebaudiana, and Panax ginseng are not used by citizens but only by herbalists as anti-diabetic plants imported from outside Morocco, which implies that the people of Rabat region are not familiar with imported plants and are using the endemic and condiment species. The results of this study pave the way for phytochemical and pharmacological studies to confirm the activity of the highlighted species, and toxicological studies regarding the duration of treatment, dose and interaction with other drugs.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».