Novel findings in relation to multiple anti‐atherosclerotic effects of XueZhiKang in humans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Previous studies have clearly demonstrated that XueZhiKang (XZK), an extract of cholestin, can decrease low‐density lipoprotein cholesterol (LDL‐C) and cardiovascular events. However, the mechanism of the effects of XZK on atherosclerosis (AS) in humans has been reported less frequently. In the present study, we investigated the impact of XZK on lipoprotein subfractions, oxidized LDL (oxLDL), and interleukin‐6 (IL‐6). Methods From October 2015 to July 2016, 40 subjects were enrolled in this study. Of them, 20 subjects with dyslipidemia received XZK 1200 mg/day for 8 weeks (XZK group); 20 additional healthy subjects who did not receive therapy acted as controls. The plasma lipoprotein subfractions, oxLDL, and IL‐6 were examined at baseline and again at 8 weeks. Results Data showed that XZK could significantly decrease not only plasma LDL‐C levels (87.26 ± 24.45 vs. 123.34 ± 23.99, P < 0.001), total cholesterol (4.14 ± 0.87 vs. 5.08 ± 1.03, P < 0.001), triglycerides (0.95 ± 0.38 vs. 1.55 ± 0.61, P < 0.05), and apolipoprotein B (1.70 ± 0.35 vs. 1.81 ± 0.72, P < 0.05), but also oxLDL (36.36 ± 5.31 vs. 49.20 ± 15.01, P < 0.05) and IL‐6 (8.50 ± 7.40 vs. 10.40 ± 9.49, P < 0.05). At the same time, XZK reduced the concentration of small LDL‐C (1.78 ± 2.17 vs. 6.33 ± 7.78, P < 0.05) and the percentage of the small LDL subfraction (1.09 ± 1.12 vs. 3.07 ± 3.09, P < 0.05). Conclusions Treatment with 1200 mg/day XZK for 8 weeks significantly decreased the atherogenic small LDL subfraction and reduced oxidative stress and inflammatory markers, in addition to affecting the lipid profile, suggesting multiple beneficial effects in coronary artery disease.
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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) | 0,000 | 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 ».