Enfermedad renal crónica: Alcance y perspectiva etnobotánica
Bibliographic record
Abstract
En México y a nivel mundial existe un interés creciente en la búsqueda de alternativas de prevención y tratamiento de las enfermedades renales crónicas (ERC), que representan un problema de salud pública. El tratamiento actual para la ERC se limita a esteroides, citotóxicos y tratamiento sustitutivo dependiendo del estadio de la enfermedad. La Medicina alternativa y específicamente la herbolaria, ha utilizado plantas para los padecimientos renales y algunos de sus mecanismos de acción han sido estudiados, sin embargo, se requiere que presenten efectos adversos mínimos. Utilizando la base de datos de Scopus, Medline, y PubMed, se realizó una revisión de la literatura sobre recursos etnobotánicos utilizados en el tratamiento de la ERC en modelos murinos con daño renal inducido por administración de adenina. Se ha reportado que Astragalus membranaceus y Acacia senegal (goma arábiga), son efectivas en la prevención o remisión de la ERC; sin embargo,Anthurium schelechetendalii Kunth, que también se menciona en la literatura, porque ha sido usada como terapia herbolaria por población local en México, no ha mostrado hasta el momento utilidad terapéutica para prevenir o tratar daño renal, en estudios preliminares. Tampoco hay evidencia científica de sus características químicas o actividades biológicas ni acerca de los diferentes usos en la herbolaria mexicana. Esta revisión, tiene objetivo enmarcar el problema de la insuficiencia renal crónica en México e iniciar la documentación de la evidencia científica de esta planta en base a los escasos datos etnobotánicos y etnofarmacológicos disponibles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".