Abstract 542: Effects of 1-Methylnicotinamide on Inflammatory and Lipid Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Background: 1-methylnicotinamide, a nicotinic acid metabolite, is TRIA-662’s active component. As part of a pilot study, we assessed TRIA-662’s effects on inflammatory biomarkers and blood lipids. Methods: Patients aged 18-80 years with mean serum triglycerides (TG) 2.26-5.65 mmol/L, low-density lipoprotein-cholesterol levels not needing drug therapy, and stable diet and exercise regimens were randomized to TRIA-662 or placebo (PBO, 3:1) up-titrating to 6 g daily orally for 14 weeks. Outcomes were treatment compliance and changes from baseline in inflammatory biomarkers and blood lipids. Results: The 71 randomized patients were 54±12 years old, 54% were male, 48% were obese, 37% had hypertension, 25% dyslipidemia, and 7% diabetes. Treatment compliance and study completion (95% CI) were reached in 87.1% (79.3, 95.0%) and 87.3% (79.6, 95.1%) of patients overall, respectively. Adjusted geometric mean percent change (95% CI) from baseline in high-sensitivity C-reactive protein was -15.66% (-28.40, -0.66%) with TRIA-662 (p=0.0419 vs baseline) and 1.21% (-13.95, 19.05%) with PBO. The between-group difference of -16.67% (-33.59%, 4.57%) in favor of TRIA-662 did not reach significance (p=0.1130). The effect of TRIA-662 on tumor necrosis factor (TNF) alpha was influenced by the baseline value: For a baseline TNF value of 3.30 pg/mL (third quartile), the adjusted mean change (95% CI) was -0.65 (-0.92, -0.38) pg/mL, corresponding to a 20% decrease, with TRIA-662 and 0.31 (-0.32, 0.95) pg/ml, corresponding to a 9% increase with PBO, with a between-group difference of -0.97 (-1.65, -0.29) pg/mL (p=0.0076). The adjusted mean changes from baseline in adiponectin were 0.55 μg/mL (0.23, 0.86 μg/mL) corresponding to a 6% increase for TRIA-662 and -0.06 μg/mL (-0.53, 0.42 μg/mL) corresponding to a 0.7% decrease for PBO (p=0.0391 between groups). Geometric mean TG value at baseline was 3.36 mmol/L. The adjusted geometric mean percent change (95% CI) in TG was -9.01% (-15.91%, -1.54%) for TRIA-662 and -2.09% (-13.03, 10.24%) for PBO (p=0.3088 between groups). Baseline HDL-C was 1.01 ± 0.28 mmol/L, and the difference in change over time was not significant between groups (p=0.8242). Conclusion: TRIA-662 favourably affected inflammatory biomarkers in this pilot study.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 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 ».