The effect of pomegranate juice on clinical signs, matrix metalloproteinases and antioxidant status in patients with knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis (OA) is one of the commonest forms of musculoskeletal disorders that leads to joint degeneration and has a major impact on patients' quality of life. Experimental and in vitro studies have suggested the protective roles of pomegranate juice (PJ) as a rich antioxidant source for mitigating cartilage inflammation. In this interventional study, 38 patients with knee OA were randomly divided into two groups: PJ or control for 6 weeks to evaluate the effect of this intervention on clinical signs, inflammation and antioxidant status. RESULTS: Significant decreases in Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis index (WOMAC) total score (P = 0.01), stiffness score (P = 0.00) and physical function score (P = 0.01) were observed in PJ group after the intervention. The means of serum levels of matrix metalloproteinase (MMP)-13 was significantly decreased (P = 0.02) and glutathione peroxidase was increased in the intervention group compared with the control group after the study period (P = 0.02). CONCLUSIONS: According to the findings of this clinical trial, PJ consumption can improve physical function and stiffness, decrease breakdown cartilage enzymes and increase antioxidant status in patients with knee OA. © 2016 Society of Chemical Industry.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».