Effect of pine bark extract (Pycnogenol<sup>®</sup>) on symptoms of knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The safe and efficacious use of Pycnogenol (French maritime pine bark extract) in other inflammatory diseases prompted this study of its antiinflammatory effects in patients with osteoarthritis (OA). The aim of the study was to evaluate whether Pycnogenol reduces the symptoms of OA in a double-blind, placebo-controlled, randomly allocated trial with patients suffering from knee osteoarthritis stages I and II. METHODS: 100 patients were treated for 3 months either by 150 mg Pycnogenol per day at meals or by placebo. Patients had to report any change of use of previously prescribed antiinflammatory medication during the study period. Patients filled the Western Ontario and Mc Masters University (WOMAC) questionnaire for osteoarthritis every 2 weeks and evaluated weekly pain symptoms using a visual analogue scale for pain intensity. RESULTS: Following treatment with Pycnogenol patients reported an improvement of WOMAC index (p < 0.05), and a significant alleviation of pain by visual analogue scale (p < 0.04), the placebo had no effect. The use of analgesics diminished in the verum group but increased under the placebo. Treatment with Pycnogenol was well tolerated. CONCLUSION: Results show that Pycnogenol in patients with mild to moderate OA improves symptoms and is able to spare NSAIDs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».