The Effect of Oral Administration of Silymarin on Serum Levels of Tumor Necrosis Factor-α and Interleukin-1ß in Patients with Rheumatoid Arthritis.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rheumatoid Arthritis (RA) is a systemic chronic autoimmune disease. Several inflammatory agents play key roles in RA pathogenesis, among which tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) and interleukin 1 beta (IL-1β) are of great importance. Silymarin is a potent anti-oxidant extracted from Silybummarianum L. seeds. OBJECTIVE: To study the effect of silymarin on serum levels of TNF-α and IL-1β in patients with RA. METHODS: Patients with stable RA received 140 mg of silymarin, 3 times a day, for 3 months. Serum samples were collected before and after the treatment. Both TNF-α and IL-1β serum levels were measured by ELISA. RESULTS: 42 patients (14.3% male, and 85.7% female, with a mean age of 47.59±12.8 years old) completed the treatment course. There was no significant difference in the overall mean concentration of either TNF-α (p=0.14) or IL-1β (p=0.27) in all 42 patients after the treatment with silymarin. CONCLUSION: The addition of silymarin to the treatment regimen of patients with stable RA has no significant effect on the serum levels of TNF-α and IL-1β, however, this study needs further evaluation with a larger sample size.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».