Possible ameliorative role of <i>Spirulina platensis</i> on coagulation factors, lymphocytopenia, and malnutrition in ICU patients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Considering the anti-viral effects of Spirulina platensis (Sp), this study investigated the impact of Sp on impaired blood biomarkers of patients hospitalized in the intensive care unit (ICU) with COVID-19. Therefore, 104 patients (aged 48–66; 61.5% male) were randomly assigned to the Sp (daily consumption of 5 g) or placebo group for 2 weeks. Linear regression analysis was employed to assess the differences in blood test results between the control and intervention groups among patients with COVID-19. Our results showed significant differences in certain hematological tests, including a higher level of hematocrit (HCT) and a lower platelet count (PLT) in the intervention group ( p < 0.05). The percentage of lymphocytes (Lym%) in serology testing was significantly different between the control and intervention groups ( p = 0.03). In terms of biochemical test analyses, Sp supplementation was associated with reduced levels of both blood urea nitrogen (BUN) and lactate dehydrogenase (LDH) ( p = 0.01). Furthermore, on day 14, the intervention group displayed significantly higher medians of serum protein, albumin, and zinc compared to the control group ( p < 0.05). Additionally, patients supplemented with Sp had a lower BUN–albumin ratio (BAR) ( p = 0.01). No immunological and hormonal differences were observed between groups following 2 weeks. Our analysis indicates that Sp supplementation may be effective in regulating some blood test abnormalities associated with COVID-19. This study was registered at ISRCTN as IRCT20200720048139N1.
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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 | 0,000 |
| 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 ».