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Enregistrement W4387585520 · doi:10.15226/2374-6890/10/1/001159

Is Cerebrolysin effective in reducing symptoms of Diabetic Peripheral Neuropathy?

2023· article· en· W4387585520 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology and Diabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEVER Neuro Pharma
Mots-clésCerebrolysinMedicineDiabetes mellitusVisual analogue scaleInternal medicinePeripheral neuropathyConfidence intervalPhysical therapyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim This is an investigator initiated observational comparative medical program, to test the efficacy of Cerebrolysin® intake for 1 month versus 2 months, in patients clinically diagnosed with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and suffering from peripheral neuropathy. Methods Patients aged ≥ 18 years old, clinically diagnosed with mild or moderate painful diabetic polyneuropathy, received Cerebrolysin® for 1 or 2 months according to investigators’ decision. Demographic data, detailed medical history, and laboratory results were collected at baseline. All enrolled patients were evaluated for Toronto Clinical Scoring System (TCSS), Visual Analogue Scale (VAS) and Leeds Assessment of Neuropathic Symptoms and Signs Pain Scale (LANSS) at baseline and end of the program (1 month/2 month). Results VAS, TCSS, and LANSS were significantly improved for all 136 enrolled patients at the end of their treatment with Cerebrolysin® for 1 or 2 months, regarding gender, duration since diagnosis of T2DM (more than or less than 10 years) and HbA1c ≤ 9% or ˃ 9%, with a very highly statistically significant difference (p-value ˂ 0.001). They were slightly improved more in patients received Cerebrolysin® for 1 month more than for 2 months. There was no statistically significant difference for gender, duration of diagnosis with diabetes mellitus less or more than 10 years, and HbA1c ≤ 9% & ˃ 9% regarding the change of VAS, TCSS, and LANSS as dependent variables, using Linear stepwise regression. While there was noticed improvement in VAS, TCSS, and LANSS with use of Cerebrolysin® for 1 month more than 2 months, Regression Coefficient (B (95% of Confidence interval)) B=0.794 (0.29-1.29), B=1.472 (0.87-2.074), B=2.143 (0.45-3.83) and p-value = 0.002, p-value ˂ 0.001, p-value = 0.13 respectively. There was no adverse event (AE) or serious adverse event (SAE) reported during the program. Conclusion: Cerebrolysin® is considered effective in the management of peripheral neuropathy in patients with T2DM Abbreviations: Adverse Event (AE), Advanced Glycation End products (AGE), Contract Research Organization (CRO), Diabetic Peripheral Neuropathy (DPN), Diacylglycerol (DAG), estimated Glomerular Filtration (eGFR), Fasting Blood Sugar (FBS), Leeds Assessment of Neuropathic Symptoms and Signs Pain Scale (LANSS), Peripheral Vascular Disease (PVD), Pin- Prick Threshold (PPT), Protein Kinase C (PKC), Statistical Analysis Plan (SAP), Serious Adverse Event (SAE), Standard Deviation (SD), Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM), Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM), Toronto Clinical Scoring System (TCSS), Traumatic Brain Injury (TBI), Visual Analogue Scale (VAS).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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