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Enregistrement W4403217399 · doi:10.3390/nu16193410

Effects of 3′-Sialyllactose on Symptom Improvement in Patients with Knee Osteoarthritis: A Randomized Pilot Study

2024· article· en· W4403217399 sur OpenAlexaboutno aff
Eun Jung Park, Lila Kim, Hiroe Go, Sung Hoon Kim

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea Institute for Advancement of TechnologyMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésOsteoarthritisMedicineVisual analogue scalePlaceboAdverse effectRandomized controlled trialKnee painClinical trialInternal medicinePhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: 3′-Sialyllactose (3′-SL), a human milk oligosaccharide, has anti-inflammatory effects and is demonstrated to have protective effects against osteoarthritis (OA) in vitro and in vivo. However, this hypothesis remains to be investigated in a clinical setting. Herein, we investigated the effects of 3′-SL on pain and physical function in patients with knee OA. Methods: Sixty patients with knee OA with Kellgren and Lawrence grades (KL-grades) 1–4 and Korean Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (KWOMAC) scores ≥30 were randomly assigned to the placebo (n = 20), 3′-SL 200 mg (n = 20), and 3′-SL 600 mg (n = 20) groups. For 12 weeks, 3′-SL or placebo was administered to patients once a day. Clinical efficacy was evaluated using a visual analog scale (VAS) for pain and KWOMAC for physical function at baseline and at 6 and 12 weeks. Adverse effects were assessed for 12 weeks. Results: Significant reductions in VAS and KWOMAC scores were observed at 12 weeks compared with the baseline in the 3′-SL group. No severe adverse effects were observed over 12 weeks. Conclusions: 3′-SL reduced pain in patients with knee OA, improved daily life movements, and was safe, suggesting that 3′-SL might be an effective treatment for knee OA without severe side effects.

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)0,002
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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