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Enregistrement W2775292420 · doi:10.1155/2017/3146791

Antimicrobial Natural Product Berberine Is Efficacious for the Treatment of Atrial Fibrillation

2017· article· en· W2775292420 sur OpenAlexaff
Hongchao Zheng, Fu Zhu, Peizhi Miao, Zhenzhen Mao, Damian Redfearn, Richard Y. Cao

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBerberine and alkaloids research
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBerberineAmiodaroneMedicineAtrial fibrillationInternal medicineCardiologyAntiarrhythmic agentSinus rhythmHeart diseasePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to test the efficacy of bioactive natural product berberine in the treatment of patients with atrial fibrillation (AF). Data of 45 paroxysmal AF patients treated with berberine and 43 age, gender, New York Heart Association functional classification score, and concomitant cardiovascular disease matched patients treated with amiodarone were analyzed retrospectively to examine conversion rate, average conversion time, average heart rate, and echocardiographic parameters. There was no statistical difference between berberine and amiodarone on conversion rate or echocardiographic parameters. Berberine treatment showed a significantly longer average time to conversion and higher heart rate during sinus rhythm (SR) than amiodarone. Echocardiographic parameters showed that E/A ratio and left atrial diameter were significantly improved after 6- and 12-month berberine treatment, but only E/A ratio improved significantly at the same time points after amiodarone treatment. This is the first report to specifically compare efficacy of berberine and amiodarone in the treatment of patients with AF. We find that berberine and amiodarone are equally effective for conversion of AF and maintenance of normal SR.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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