A Case for Alpha-Lipoic Acid as an Alternative Treatment for Diabetic Polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this systematic review is to evaluate current evidence of alpha-lipoic acid (ALA) regarding efficacy, safety, and cost to accurately compare it with other diabetic polyneuropathy (DPN) treatments. The intention is to provide recommendations on future research and to promote utilization of ALA in the United States (US). METHODS: A literature search was conducted on three databases: Scopus, PubMed, and Web of Science. The following criteria were used to select studies: (1) randomized controlled trials (RCTs) and open-label trials on ALA, (2) review articles and meta-analyses of RCTs on ALA, (3) study population consisting of patients with diabetes mellitus, peripheral neuropathic pain, and/or metabolic syndrome. RESULTS: Twenty-five publications were selected including five RCTs and three open-label studies. Most clinical trials were conducted outside of the US. Current data provides evidence for the benefits of ALA in DPN treatment at a dose of 600 mg per day, either intravenously (IV) or orally, for a duration of at least 3 weeks with minimal side effects. CONCLUSIONS: ALA demonstrates effectiveness in treating DPN through multiple mechanisms to modulate pathophysiology and control symptoms. In addition, ALA exhibits activity in weight management and insulin sensitivity. The use of ALA for DPN in the US is worth considering because commonly prescribed medications have unclear mechanisms, more pronounced adverse effects, and are more expensive than ALA. Further research needs to be conducted to assess long-term efficacy of ALA in US patients.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».