MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2532032547 · doi:10.14740/jocmr2734w

Effect of L-Carnitine in Patients With Liver Cirrhosis on Energy Metabolism Using Indirect Calorimetry: A Pilot Study

2016· article· en· W2532032547 sur OpenAlexvenueno aff
Yoshiyuki Sakai, Hiroki Nishikawa, Hirayuki Enomoto, Kazunori Yoh, Yoshinori Iwata, Kunihiro Hasegawa, Chikage Nakano, Kyohei Kishino, Yoshihiro Shimono, Ryo Takata, Takashi Nishimura, Nobuhiro Aizawa, Naoto Ikeda, Tomoyuki Takashima, Akio Ishii, Hiroko Iijima, Shuhei Nishiguchi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarnitineRespiratory quotientMedicineCalorimetryCirrhosisInternal medicineEnergy metabolismGastroenterologyMetabolismCarbohydrate metabolismEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: L-carnitine supplementation has been suggested to show several favorable effects on patients with liver cirrhosis (LC). However, there have been no reports regarding the effect of L-carnitine on energy metabolism in patients with LC using indirect calorimetry which is a well-established method for assessing the degree of liver malnutrition. We examined the effect of L-carnitine in patients with LC on energy metabolism using indirect calorimetry. METHODS: A total of 13 LC patients who are scheduled to be treated with L-carnitine (1,800 mg/day) were analyzed in this study. None of the patients previously received L-carnitine. An evaluation of the nutritional status was performed at the initiation of L-carnitine therapy and after 4 weeks of L-carnitine therapy. We evaluated the effect of L-carnitine on the nutritional status and energy metabolism by comparing various clinical variables at these two time points. In addition, the changes in the nutritional status of the patients were also evaluated using indirect calorimetry. RESULTS: After 4 weeks of L-carnitine treatment, for all cases, the mean substrate oxidation rates of carbohydrate (%C) increased from 37.6% to 48.2%, the mean substrate oxidation rates of fat (%F) decreased from 40.2% to 31.9% and the mean substrate oxidation rates of protein (%P) decreased from 22.2% to 19.9%. In a subgroup analysis of patients with baseline non-protein respiratory quotient (npRQ) < 0.85, the mean %C increased from 15.3% to 34.2%, the mean %F decreased from 59.9% to 45.1%, and the mean %P decreased from 24.8% to 20.6%. After 4 weeks of L-carnitine treatment, for all cases (n = 13), the mean value of npRQ increased in comparison with the baseline levels, although the difference was not significant (0.868 ± 0.060 vs. 0.838 ± 0.097, P = 0.19). Conversely, in patients with baseline npRQ < 0.85, the npRQ value significantly increased after 4 weeks treatment of L-carnitine compared with the baseline levels (0.827 ± 0.030 vs. 0.760 ± 0.043, P = 0.016). CONCLUSION: L-carnitine supplementation can be useful for improving energy metabolism, especially in patients who have an advanced LC status and lower baseline npRQ values.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Medicine ResearchMême sujetClinical Nutrition and GastroenterologyTravaux en français237 207