Moderate doses of commercial preparations of Ginkgo biloba do not alter markers of liver function but moderate alcohol intake does: A new approach to identify and quantify biomarkers of ‘adverse effects’ of dietary supplements
Notice bibliographique
Résumé
It is difficult to determine if certain dietary supplements are safe for human consumption. Extracts of leaves of Ginkgo biloba trees are dietary supplements used for various purported therapeutic benefits. However, recent studies reported they increased risk of liver cancer in rodents. Therefore, this study assessed the association between ginkgo consumption and liver function using NHANES 2001-2012 data (N = 29,684). Since alcohol is known to adversely affect liver function, association of its consumption with liver function was also assessed. Alcohol and ginkgo extract intake of adult consumers and clinical markers of liver function (alkaline phosphatase, alanine aminotransferase, aspartate aminotransferase, gamma glutamyl transferase, lactate dehydrogenase, bilirubin) were examined. Moderate consumers of alcohol (0.80 ± 0.02 drinks/day) had higher levels of aspartate aminotransferase and gamma glutamyl transferase than non-consumers (P < 0.001). There was no difference (P > 0.01) in levels of markers of liver function in 616 ginkgo consumers (65.1 ± 4.4 mg/day intake) compared to non-consumers. While moderate alcohol consumption was associated with changes in markers of liver function, ginkgo intake as typically consumed by U.S. adults was not associated with these markers. Biomarkers measured by NHANES may be useful to examine potential adverse effects of dietary supplements for which insufficient human adverse event and toxicity data are available. TRIAL REGISTRATION NUMBER: Not applicable, as this is secondary analysis of publicly released observational data (NHANES 2001-2012).
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».