Carnitine in Alcohol Use Disorders: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies in alcohol use disorders (AUDs) have demonstrated some connections between carnitine metabolism and the pathophysiology of the disease. In this scoping review, we aimed to collate and examine existing research available on carnitine metabolism and AUDs and develop hypotheses surrounding the role carnitine may play in AUD. A scoping review method was used to search electronic databases in September 2019. The database search terms used included "alcohol, alcoholism, alcohol abuse, alcohol consumption, alcohol drinking patterns, alcohol-induced disorders, alcoholic intoxication, alcohol-related disorders, binge drinking, Wernicke encephalopathy, acylcarnitine, acetyl-l-carnitine, acetylcarnitine, carnitine and palmitoylcarnitine." The inclusion criteria included English language, human-based, AUD diagnosis and measured blood or tissue carnitine or used carnitine as a treatment. Of 586 studies that were identified and screened, 65 underwent abstract review, and 41 were fully reviewed. Eighteen studies were ultimately included for analysis. Data were summarized in an electronic data extraction form. We found that there is limited literature available. Alcohol use appears to impact carnitine metabolism, most clearly in the setting of alcoholic cirrhosis. Six studies found carnitine to be increased in AUD, of which 5 were conducted in patients with alcoholic cirrhosis. Only 3 placebo-controlled trials were identified and provide some support for the use of carnitine in AUD to decrease cravings, anhedonia, and withdrawal and improve cognition. The increase in plasma carnitine in alcoholic cirrhosis may be related to disordered fatty acid metabolism and oxidative stress that occurs in AUD. The multiple possible therapeutic effects carnitine could have on ethanol metabolism and the early evidence available for carnitine supplementation as a treatment for AUD provide a foundation for future randomized control trials of carnitine for treating AUD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».