Therapeutic Potential of Banana Pseudo- Stem Extracts: A Systematic Review and Meta-Analysis of Antioxidant, Anti- Inflammatory, Antimicrobial, and Anti- Urolithiatic Properties with Risk of Bias Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Banana pseudo-stem, a farming waste, may contain bioactive compounds with therapeutic properties. Due to its antioxidant, anti-inflammatory, antibacterial, and anti-urolithiatic properties, banana pseudo-stem extracts may help manage chronic diseases, infections, and kidney stones, according to recent research A complete synthesis of research must evaluate banana pseudo-stem extract efficacy and safety. Objectives: This systematic review and meta-analysis analyse banana pseudo-stem extracts' antioxidant, anti-inflammatory, antibacterial, and anti-urolithiatic properties. A risk of bias evaluation will evaluate the evidence's quality and reliability. Method: PubMed, Scopus, and Web of Science for banana pseudo-stem extract medical studies. Randomised controlled trials, cohort studies, case-control studies, and preclinical animal studies qualify. Two independent reviewers will examine publications, extract data, and assess bias using the Cochrane Risk of Bias tool for RCTs and the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies. Pooled effect sizes will be derived from quantitative data using random-effects meta-analysis. Subgroup analyses will use extraction, dosage, and study population. We will use the I² statistic to quantify heterogeneity and conduct sensitivity experiments as appropriate. Result: Antioxidant capacity, inflammatory marker lowering, antibacterial capabilities, and anti-urolithiatic potential (e.g., urinary oxalate and crystal count) are key outcomes. Secondary outcomes of banana pseudo-stem extract treatment include safety, adverse events, and quality of life. Conclusion: This review will synthesise banana pseudo-stem extracts' therapeutic effects for future study and clinical use. Research will promote banana pseudo-stem as a plant-based therapy and identify gaps. Keywords: Banana pseudo-stem, Therapeutic potential, Antioxidant activity, Anti-inflammatory effects, Antimicrobial properties, Anti-urolithiatic effects, Bioactive compounds, Herbal medicine, Chronic disease management, Sustainable healthcare, Traditional remedies
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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 | 0,024 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».