Improvement of activity-related knee joint discomfort following supplementation of specific collagen peptides
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to evaluate the use of specific collagen peptides in reducing pain in athletes with functional knee problems during sport. Athletic subjects (n = 139) with functional knee pain ingested 5 g of bioactive collagen peptides (BCP) or a placebo per day for 12 weeks. The primary outcome of the study was a change in pain intensity during activity, which was evaluated by the participants and the attending physicians using a visual analogue scale (VAS). As secondary endpoints, pain intensity under resting conditions, the range of motion of the knee joint, and the use of additional therapeutic options were assessed. The results revealed a statistically significant improvement in activity-related pain intensity in the verum group compared with placebo. (ΔVASBCP = 19.5 ± 2.4; ΔVASPlacebo = 13.9 ± 2.1; p = 0.046). The results were confirmed by the physician’s assessment. (ΔVASBCP = 16.7 ± 1.8; ΔVASPlacebo = 12.2 ± 1.8; p = 0.021). Pain under resting conditions was also improved, but no significance compared with placebo was detected (ΔVASBCP = 10.2 ± 18.4; ΔVASPlacebo = 7.4 ± 15.2; p = 0.209). Due to the high joint mobility at baseline, no significant changes of this parameter could be detected. The use of additional treatment options was significantly reduced after BCP intake. The study demonstrated that the supplementation of specific collagen peptides in young adults with functional knee problems led to a statistically significant improvement of activity-related joint pain.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».