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Enregistrement W4313454305 · doi:10.22034/iji.2022.90456.2007

The Effect of Oral Administration of Silymarin on Serum Levels of Tumor Necrosis Factor-α and Interleukin-1ß in Patients with Rheumatoid Arthritis.

2022· article· en· W4313454305 sur OpenAlexaff
Mehrdad Shavandi, Yasaman Yazdani, Shirin Asar, Arash Mohammadi, Ehsan Mohammadi‐Noori, Amir Kiani

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSilymarin and Mushroom Poisoning
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheumatoid arthritisMedicineTumor necrosis factor alphaInternal medicineRegimenGastroenterologyPathogenesisInterleukinInterleukin 6ArthritisNecrosisImmunologyPharmacologyCytokine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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