INFLUENCE OF BETALAIN-RICH EXTRACT ON REDUCTION OF DISCOMFORT ASSOCIATED WITH OSTEOARTHRITIS**
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Summary Introduction. Osteoarthritis (OA) subjects typically experience progressive discomfort related to pain, joint stiffness, and general tiredness. The most common treatment of these conditions includes use of non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDS). However, efficacy of NSAID treatment is generally not completely satisfactory. Therefore, further improvements in management of OA-associated discomfort are needed. Aim. The aim was to verify whether a betalain-rich red beet extract at dose range of 35-100 mg twice per day could reduce discomfort associated with osteoarthritis (OA) conditions. Materials and methods. Study participants experiencing OA symptoms were treated with red beet extract (RBE) twice per day for exactly ten days. McGill and Energy Score data were evaluated at days 1, 5 and 10. The serum levels of advanced oxidation protein products (AOPP) were measured using a commercial kit (Cell Biolabs, Inc., #STA318). Sera from volunteers treated with RBE were subjected to a cytokines and chemokines array as offered by Qynsys Inc. Results. Collected data showed that ingestion of RBE for 10 days reduced McGill scores in a time- and dose-dependent manner with maximum 33% reduction as compared to the first day of the treatment. Interestingly, due to the treatment, serum levels of TNF-alpha were reduced in subjects whose serum TNF-alpha was greater than 1 pg/mL prior to initiation of the treatment. It was also found that serum levels of AOPP (proteins oxidized by hypochlorous acid/hypochlorites) were reduced by up to 48% after 10 days of the treatment. Conclusions. This study showed that ingestion of RBE, at dosages greater than 35 mg, had a beneficial effect on pain associated with OA conditions. RBE may act by inhibiting protein oxidation typically induced by hypochlorous acid released from active neutrophils.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 découle