Differential efficacy of methylcobalamin and alpha-lipoic acid treatment on symptoms of diabetic peripheral neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic hyperglycemia damages peripheral nerves by triggering ischemia, oxidative stress, and inflammation. Alpha-lipoic acid (ALA) and methylcobalamin (MC) are known to improve signs of diabetic peripheral neuropathy (DPN), possibly by enhancing neural and vascular endothelial cell metabolism and antioxidant capacity. We evaluated differences in efficacy following short-term MC or ALA treatment on DPN symptoms to guide clinical drug selection. METHODS: Forty DPN patients were randomly divided into MC and ALA treatment groups (both N.=20) and assessed by the Toronto Clinical Neuropathy Scoring System (TCSS), total symptom score (TSS), visual analog scale (VAS) of positive symptoms, and easy sensory test (EST) for negative symptoms before and after 2 weeks of treatment. Serum malondialdehyde (MDA) and superoxide dismutase (SOD) were also measured. RESULTS: Neuropathy as measured by TCSS, TSS, and VAS scores was significantly reduced by both treatments (P<0.05) but magnitude varied by symptom. The VAS score reductions for burning and pain were significantly greater following ALA (P<0.01), while MC reduced numbness and paresthesia VAS scores to a slightly greater extent than ALA (P>0.05). Numbers of abnormal (low-response) points for pressure and pinprick sensation were reduced by MC but not by ALA, while both treatments induced a significant reduction in vibratory perception threshold (P<0.01). Neither MC nor ALA improved temperature sensation or tendon reflexes (P>0.05). Alpha-lipoic acid, increased SOD and reduced MDA (P<0.05), indicating enhanced antioxidant capacity, while MC had no effect. CONCLUSIONS: Due to differences in efficacy, MC or ALA should be chosen according to the symptoms of individual patients.
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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 | 0,001 |
| 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 ».