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Enregistrement W2010704299 · doi:10.1089/15246090050200024

The Effect of an Ipriflavone-Containing Supplement on Urinary N-Linked Telopeptide Levels in Postmenopausal Women

2000· article· en· W2010704299 sur OpenAlexaff
Andrew D. Halpner, Gottfried Kellermann, Marla J. Ahlgrimm, Carol L. Arndt, Naeem A. Shaikh, Jeffrey J. Hargrave, Peter G. Tallas

Notice bibliographique

RevueJournal of Women s Health & Gender-Based Medicine · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytoestrogen effects and research
Établissements canadiensDouglas College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlaceboN-terminal telopeptideMedicineOsteoporosisHormone replacement therapy (female-to-male)Vitamin D and neurologyInternal medicineUrinary systemBone remodelingMenopauseEndocrinologyPopulationUrinary calciumPostmenopausal womenPhysiologyUrologyOsteocalcinChemistryTestosterone (patch)PathologyAlkaline phosphatase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osteoporosis is a significant health concern to our aging population. We report here the results of a pilot placebo-controlled trial of a dietary supplement containing ipriflavone, calcium, and vitamin D on a urinary marker of bone breakdown in postmenopausal women. Seven postmenopausal women not currently receiving hormone replacement therapy received either an ipriflavone-containing supplement or placebo for 3 months. Urinary N-linked telopeptides, a marker of bone breakdown, declined by 29% in those receiving the supplement, whereas an increase in this marker was observed in the group receiving the placebo. No changes were observed in salivary hormone measurements. Although our sample size was small, to the best of our knowledge, this is the first report that demonstrates changes in N-linked telopeptide levels as a result of consuming an ipriflavone-containing product. Our findings confirm those of other researchers that demonstrate the usefulness of ipriflavone at slowing the progression of bone loss and suggest that measuring N-linked telopeptides may be a useful tool to assess therapeutic efficacy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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