Anti-inflammatory effects of the combined extracts of Achyranthes japonica nakai and Aralia continentalis kitagawa in vitro and in vivo
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the anti-inflammatory effects of mixed extracts of Achyranthes japonica Nakai (AJ) and Aralia continentalis Kitagawa (AC) (ratios of 1:2, 1:3, 1:5, 2:1, 3:1 and 5:1) on RAW264.7 macrophages and evaluated the anti-inflammatory effects of the mixed extracts of AJ and AC by measuring IL-1β, IL-6, and TNFα using the ELISA kit assay. In particular, the formation of nitric oxide (NO) was found to decrease in the group treated with the combined extracts of AJ and AC at all ratios. In particular, extracts of ratio of 2:1 (AJ:AC) deceased the formation of NO level that is approximately 60% of the group treated with only lipopolysaccharide (LPS). Also, extracts of ratio of 2:1 (AJ:AC) reduced the production of IL-1β, IL-6, TNFα and PGE2 with statistical significance. Volunteers over the age of 50 who complain of discomfort in knee joints were selected as the experimental subjects. The subjects took daily administration of 2000 mg of the combined extracts of ratio of 2:1 (AJ:AC) for 12 weeks. A survey (VAS (Visual Analog Scale), WOMAC (Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index)) was conducted after the 12 weeks of oral administration. The experimental group showed the change between each visit and baseline time compared with the control group. In the intention-to-treat (ITT) analysis, VAS score and WOMAC stiffness score decreased significantly. And the WOMAC total score and function score tended to decrease. In the per-protocol (PP) analysis, the WOMAC stiffness score was significantly decreased and the VAS and WOMAC total and function scores were decreased. There was no significant difference in all parameters of ITT and PP in radiological examinations.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».