Efficacy of CoQ10 supplementation for the treatment of primary CoQ10 deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Review question / Objective: How effective is oral CoQ10 supplementation to treat primary CoQ10 deficiency?Condition being studied: Coenzyme Q10 (CoQ10), also known as ubiquinone, is an essential component of the mitochondrial respiratory chain.CoQ10 is also known to be involved in several other cellular functions besides the respiratory chain.All cells rely exclusively on endogenous CoQ synthesis.So far, 13 COQ genes whose products participate in CoQ10 biosynthesis have been identified in humans.Mutations in COQ genes cause primary CoQ10 deficiency (PUD), a rare, clinically heterogenous, disorder.Symptoms are those of inborn mitochondrial respiratory chain disorders, including early onset, multi-organ involvement, and prevalence of neurological and muscular manifestations.With the increasing availability and affordability of genomic sequencing technology, more and more PUD patients and novel PUD disease variants are being reported.CoQ10 supplementation as replacement therapy is frequently initiated immediately after diagnosis, and the majority of the literature on CoQ10 deficiency claims that this treatment is effective.However, there is lack of clear evidence for this claim.The planned review aims to identify, summarize and evaluate all the available evidence for the effectiveness of CoQ10 supplementation for the treatment of PUD.INPLASY registration number: This protocol was registered with the International Platform of Registered Systematic Review and Meta-Analysis Protocols (INPLASY) on 25 February 2022 and was last updated on 25 February 2022 (registration number INPLASY202220113).
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».