AGE-RAGE Interaction Does Not Explain the Clinical Improvements after Therapeutic Fasting in Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Therapeutic fasting improves joint pain in patients with osteoarthritis (OA), but the underlying mechanisms are unknown. Interactions of advanced glycation end products (AGEs) and their receptors (RAGE) play a role in OA pathogenesis. This study aimed to investigate whether the benefits of fasting in OA can be explained by changes in AGEs or RAGE. PATIENTS AND METHODS: 37 patients with OA underwent fasting for 8 days. Serum levels of an AGE (N-ε-(carboxymethyl)-lysine; CML) and the soluble RAGE (sRAGE) as well as clinical outcome parameters such pain characteristics (measured by visual analogue scale; VAS), joint function (determined by the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index; WOMAC), and quality of life (via the 36-Item Short-Form Health Survey (SF-36) questionnaire) were assessed. The variables were measured at baseline, the end of fasting, and at follow-up at 4 weeks. RESULTS: The CML levels did not significantly change from baseline to the end of intervention (Δ = -25.6 ± 92.2 ng/ml; p = 0.10). In contrast, the sRAGE levels (Δ = -182.7 ± 171.4 ng/ml; p < 0.0001) and the sRAGE/CML ratio (Δ = -0.4 ± 0.6; p < 0.001) significantly decreased, but they returned to baseline levels 4 weeks after the end of fasting. The scores for pain, WOMAC, and the physical subscale of the SF-36 significantly improved during fasting. There was no correlation between the clinical outcomes and changes in serum levels of CML, sRAGE, or the sRAGE/CML ratio. CONCLUSIONS: Fasting resulted in a significant but non-sustained reduction of sRAGE levels and the sRAGE/CML ratio in OA, while the CML levels did not change. Improvement in clinical endpoints of OA does not correlate with changes in CML or sRAGE.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».