A CONTRIBUIÇÃO DE PLANTAS MEDICINAIS E DA FITOTERAPIA NO TRATAMENTO DO ALZHEIMER
Bibliographic record
Abstract
A doença de Alzheimer (DA) é uma doença neurodegenerativa progressiva que se manifesta apresentando deterioração cognitiva e da memória de curto prazo, bem como uma série de outros sintomas neuropsiquiátricos.Tendo em vista o fato de o tratamento convencional apresentar possibilidades muito limitadas, a proposta da presente pesquisa visa apresentar o resultado de um estudo sistemático de plantas medicinais e seus benefícios nos sintomas e tratamento da DA, indicando a variedade de plantas medicinais que estão sendo mais utilizadas em seu tratamento.O recorte do estudo compreende o período de 12 anos (2011 a 2023), nas bases de dados LILACS, Medline, Pubmed e SciELO.Através dos descritores utilizados, foram encontrados 1.347 artigos.Após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, chegou-se a 30 artigos.De acordo com os estudos analisados, identificouse diversos potenciais farmacológicos das plantas, como o efeito de inibição anticolinesterásicos, antioxidante, anti-inflamatória, e antibacteriana, enquanto outras ainda contém atividades neuroprotetoras e capacidade de proteção cerebral.Portando, concluiu-se que o uso farmacológico das plantas, por apresentar baixa toxicidade e menores efeitos colaterais, demonstram um potencial terapêutico justificando o seu uso e pesquisa.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".