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Enregistrement W2884726882 · doi:10.1159/000491429

Hepatoprotection by L-Ornithine L-Aspartate in Non-Alcoholic Fatty Liver Disease

2018· review· en· W2884726882 sur OpenAlexafffund
Roger F. Butterworth, Ali Canbay

Notice bibliographique

RevueDigestive Diseases · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Saint-Luc
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSteatohepatitisFatty liverHepatoprotectionOrnithineGastroenterologyInternal medicineBiochemistryDiseaseArginineGlutathioneEnzymeChemistryAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the leading chronic hepatic condition worldwide and new approaches to management and treatment are limited. SUMMARY: L-ornithine L-aspartate (LOLA) has hepatoprotective properties in patients with fatty liver of diverse etiology and results of a multicenter randomized clinical trial reveal that 12 weeks treatment with oral LOLA (6-9 g/d) results in a dose-related reduction in activities of liver enzymes and triglycerides together with significant improvements of liver/spleen CT ratios. A preliminary report described improvements of hepatic microcirculation in patients with non-alcoholic steatohepatitis (NASH) following treatment with LOLA. Mechanisms responsible for the beneficial effects of LOLA in NAFLD/NASH involve, in addition to its established ammonia-lowering effect, metabolic transformations of the LOLA-constituent amino acids L-ornithine and L-aspartate into L-glutamine, L-arginine, and glutathione. These metabolites have well-established actions implicated in the prevention of lipid peroxidation, improvement of hepatic microcirculation in addition to anti-inflammatory, and anti-oxidant properties. Key Messages: (1) LOLA is effective for the treatment of key indices in NAFLD/NASH. (2) Mechanisms other than LOLA's ammonia-lowering action have been postulated. (3) Further assessments in the clinical setting are now required.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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