The Effect of Combination of Turmeric and Black Pepper Extracts in Osteoarthritis of the Knee
Notice bibliographique
Résumé
The management of osteoarthritis (OA) remains a challenge. Curcumin is basically a spice that is known for its anti-inflammatory properties. In vitro studies suggest that curcumin could be beneficial for cartilage in OA. Piperine, derived from black pepper, is added to Curcumin to increase its bioavailability. The aim of this randomized, double blind trial was to evaluate the effects of combination curcumin plus piperine in knee OA patients.A total of 43patients were randomly assigned to receive the fixed dose combination (curcumin 500 mg plus piperine 5 mg) or placebo twice daily for three months and was evaluated using a Western Ontario MacMaster (WOMAC) score. Results revealed the serum levels of High Sensitivity C - reactive protein (HS-CRP)and Human Cross Linked C-Telopeptide of Type II Collagen (CTX-II) were changedafter 3 months of treatment. In conclusions: The treatment with curcumin was globally well tolerated. It significantly decreased the WOMAC score and NSAIDS uses. Serum level of CTXII significantly reduced (p<0.001) and tended to decrease serum HS-CRP. In addition, curcumin significantly reduced body mass index,this may point toward that curcuminoids has role in weight reduction,and hence, lower risk of OA
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».