Benefits of the Therapy With Abexol in Patients With Non-Alcoholic Fatty Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) encompasses a spectrum of diseases ranging from steatosis to steatohepatitis and cirrhosis. Given the increasing incidence of NAFLD and the long-term consequences of this disease, it is important to identify the risk factors and therapeutic measures. Abexol is a mixture of beeswax alcohols with antioxidant, gastro-protective and anti-inflammatory effects. The aim was to conduct a pooled analysis of clinical trials data of the effects of Abexol treatment in patients with NAFLD. METHODS: The present analysis includes the data of all patients with NAFLD obtained from medium-term randomized, double-blinded, placebo controlled clinical studies with Abexol. One hundred patients with NAFLD received Abexol (100 mg/day) or placebo for 6 months. Significant changes in the ultrasound analysis of the liver were considered a primary efficacy variable. Secondary endpoints were decreased homeostasis model assessment (HOMA) index and insulin levels, and improved clinical symptoms. Statistical analysis of all data was according to the intention-to-treat method. RESULTS: Both groups were statistically homogeneous at baseline conditions. At 6 months of treatment, the number of Abexol-treated patients exhibiting a normal liver echo pattern on ultrasonography was greater than that of the placebo patients (P < 0.05). Abexol significantly reduced (P < 0.05) insulin levels and HOMA index. The proportion of Abexol patients showing symptom improvement was higher (P < 0.01) than that of the placebo group. Treatments were safe and well tolerated. CONCLUSIONS: Treatment of Abexol during 6 months significantly ameliorates liver fat accumulation and insulin resistances, meanwhile improving clinical evolution in patients with NAFLD. The treatment was safe and well tolerated in these patients.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».