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Enregistrement W7126221403 · doi:10.47836/mjmhs20.6.42

Uses of Pomegranate in Dentistry: A Comprehensive Review of Literature

2024· article· W7126221403 sur OpenAlexaff
Mozhgan Khorami, Yasaman Salimi, Azarnoush Heydari, Sarvin Entezari, Farnoosh Alimohammadi, N Azimi, Hamed Taheri, Matin Safari Modaber, Reza Shayestehmehr, Mobina Bagherianlemraski, Zahra Sadat Aghamir, Fatemeh Kamali, Kimia Kelidari, Maryam Masoudi, Mahdi Behi, Kimia Keylani, Negar Sadighnia, Niloofar Deravi

Notice bibliographique

RevueMalaysian Journal of Medicine and Health Sciences · 2024
Typearticle
Langue
DomaineNursing
ThématiquePomegranate: compositions and health benefits
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPunicaOral CancersDisadvantageOral cavityAlternative medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most prevalent diseases in the oral medicine field have bacterial and fungal origins. Different therapeutic ways are available for oral diseases; however, the most crucial disadvantage of traditional drug therapies is their side effects. As a result, researchers are looking for new herbal medicines to treat oral diseases. Recently Punica granatum has received the attention of researchers due to its numerous benefits. This review provides an overview of pomegranate’s impacts on oral health and oral microbiome in addition to its anti-inflammatory, antioxidant, and other valuable features. Pomegranate can be used as an herbal cure, and scientists are encouraged to use it in cancer prevention. Moreover, characteristics, chemical composition, bactericidal action, and therapeutic uses are discussed in this paper.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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