Selecting Effective Herbal Medicines for Attention-DeficitHyperactivity Disorder via Text Mining of Donguibogam
المؤلفون المشاركون
Choi, Byung Tae
Baek, Jin Ung
Bae, Hyo Won
Lee, Se Yeon
Kim, Sung Ji
Shin, Hwa Kyoung
المصدر
Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-06-04
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Objective.
Several attempts have been made to reduce the harmful side effects and increase the efficacy of current drugs used to treat attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD).
Many articles have studied medicinal herbs as an effective supplement in treating ADHD.
In a similar manner, this study provides foundational data to identify herbs that are potentially effective in treating ADHD by text mining of Donguibogam, which is a comprehensive summation of the important traditional principles and practices of Korean medicine.
Methods.
Text mining was performed for 3833 herbal prescriptions and 1108 medicinal herbs comprising prescriptions listed in Donguibogam.
The first step was frequency analysis followed by chi-square test, which is a statistical hypothesis test.
Results and Conclusions.
Twelve medicinal herbs were selected for each ADHD subtype: hyperactivity ADHD type (ADHD-PHI) and attention-deficit ADHD type (ADHD-PI).
Compared to previous research on traditional literature, a newer and more efficient methodology of selecting herbal medicines was developed in this process.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bae, Hyo Won& Lee, Se Yeon& Kim, Sung Ji& Shin, Hwa Kyoung& Choi, Byung Tae& Baek, Jin Ung. 2019. Selecting Effective Herbal Medicines for Attention-DeficitHyperactivity Disorder via Text Mining of Donguibogam. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1148702
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bae, Hyo Won…[et al.]. Selecting Effective Herbal Medicines for Attention-DeficitHyperactivity Disorder via Text Mining of Donguibogam. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine No. 2019 (2019), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1148702
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bae, Hyo Won& Lee, Se Yeon& Kim, Sung Ji& Shin, Hwa Kyoung& Choi, Byung Tae& Baek, Jin Ung. Selecting Effective Herbal Medicines for Attention-DeficitHyperactivity Disorder via Text Mining of Donguibogam. Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1148702
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1148702
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر