Issue (खंड २ Issue, अंक ६, पृष्ठ ६–५-६ December६, दिसंबर २०१५) ब्रिटिश डायटेटिक एसोसिएशन के वैज्ञानिक वाणिज्यिक डिटॉक्स आहार पर समीक्षा अनुसंधान: त्रुटिपूर्ण तकनीक, छोटे नमूने कुछ भी साबित नहीं करते हैं। शारीरिक दृष्टिकोण से, विषों को बेअसर करने के लिए (जिनमें सामान्य सेलुलर प्रतिक्रियाओं के दौरान बनने वाले भी शामिल हैं), हमारे पास उनके उत्सर्जन के लिए एक यकृत, और गुर्दे, त्वचा, फेफड़े भी हैं। स्प्राउट्स से कोई रस नहीं, कोई हर्बल चाय लीवर को बेहतर काम नहीं करेगी; एक स्वस्थ व्यक्ति में, यह ठीक काम करता है।
हम वसीयत के प्रयास से, एंजाइमों के उत्पादन में वृद्धि, कोशिकाओं के विकास और विभेदीकरण को प्रभावित नहीं कर सकते, हम आँखों का रंग भी नहीं बदल सकते। विषाक्त पदार्थों के जिगर या आंतों को साफ करने का प्रस्ताव बिलकुल बकवास लगता है। यदि यकृत या गुर्दे के साथ कुछ गलत है, तो परिणाम एक खराब रंग, सुस्त बाल और उनींदापन की तुलना में बहुत अधिक गंभीर होंगे।
"" लिखता है कि वैज्ञानिक समुदाय की डिटॉक्स उत्पादों के निर्माताओं से उनकी कार्रवाई के तंत्र की व्याख्या करने, "टॉक्सिन्स" को नाम देने और पेश करने की अपील का कोई परिणाम नहीं निकला।
हां, जब वे डिटॉक्स डाइट शुरू करते हैं तो कुछ ज्यादा एनर्जेटिक महसूस करते हैं। और ग्वेनेथ पाल्ट्रो सलाह देते हैं। शायद यह नवीनता का प्रभाव है, साथ ही अधिक मापा दिनचर्या और भोजन पर अधिक ध्यान। या शायद यह इसलिए है क्योंकि भोजन की बर्बादी की मात्रा कम हो जाती है। खैर, यह सब डिटॉक्सिंग के बिना किया जा सकता है - अर्थहीन, महंगा, लंबे समय तक उपयोग के साथ हानिकारक।
ऐलेना मोटोवा सिद्धांतों पर निर्भर करती हैं дसांकेतिक दवा ()। यह एक दृष्टिकोण है जिसमें डॉक्टर उनकी प्रभावशीलता और सुरक्षा के उपलब्ध वैज्ञानिक प्रमाणों के आधार पर निदान, रोकथाम, उपचार के बारे में निर्णय लेता है।
प्रत्येक दवा, प्रत्येक नैदानिक विधि, एक चिकित्सीय या रोगनिरोधी उद्देश्य के साथ किसी भी हस्तक्षेप का अध्ययन यह समझने के लिए किया जाना चाहिए कि क्या उनके पास आवश्यक प्रभाव होगा, क्या उनके नकारात्मक परिणाम होंगे, तुलना करने पर कौन से तरीके सबसे अच्छे होंगे।
नैदानिक अध्ययनों के आधार पर, विश्व चिकित्सा समुदाय ऐसी सिफारिशें प्राप्त करता है कि उपचार या प्रक्रिया का एक विशेष तरीका उपयोगी, प्रभावी, फायदे हैं, और उपयोग के लिए संकेत दिया गया है। या बेकार, अप्रभावी, कभी-कभी हानिकारक, और अनुशंसित नहीं। या डेटा इतने आश्वस्त नहीं हैं, कभी-कभी विरोधाभासी, कुछ परिस्थितियों में लागू किया जा सकता है, और अधिक शोध की आवश्यकता है।