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Enregistrement W4403724994 · doi:10.14309/01.ajg.0001032572.47643.cf

S801 Dose-Related Effects of Ricinoleic Acid (Castor Oil) on Gut Permeability in Healthy Participants: Provocative Test for Treatments Aimed at Restoring Barrier Function

2024· article· en· W4403724994 sur OpenAlexaff
David Yi Yang, Camille Lupianez‐Merly, Kara J. Jencks, Saam Dilmaghani, Irene Busciglio, Deborah J. Eckert, Michael Ryks, Roy B. Dyer, Brady A. Vizenor, Yuxi Zhao, Anna Sapone, Michelle Rooks, Jeremy D. Gale, Michael Camilleri

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRicinoleic acidMedicineCastor oilBarrier functionPermeability (electromagnetism)PharmacologyBiochemistryCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Intestinal barrier dysfunction is implicated in multiple conditions. Tools to disrupt gut permeability in healthy participants are needed to facilitate research into agents that restore intestinal barrier integrity. Nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) disrupt predominantly gastric and small intestinal permeability. Ricinoleic acid, the active component of castor oil (CO), increased colon permeability in rabbits (PMID 863205). The aim of this study was to determine the dose-related effects of CO on gut permeability in healthy human adults. Methods: A single-center, double blinded, randomized controlled trial of healthy participants 18-70 y/o randomized (1:1:1:1) to placebo (PBO), or 750 mg, 1500 mg, 3000 mg CO administered orally daily for 5 days. On day 5, gut permeability was tested by quantifying urinary excretion of probe molecules after oral ingestion of 100 mg 13C-mannitol (13C-M) and 1 g lactulose (PMID 33865841). Three urine collections were acquired: 0-2, 2-8, and 8-24 hours. Bowel functions were appraised using a standard daily diary (stool consistency [BSFS], and bowel movement frequency). The primary endpoints were 2-8 h 13C-M and lactulose excretion, reflecting small intestinal and colonic permeability. Statistical analyses were completed in Sigmaplot using Kruskal-Wallis (KW) test for detecting differences among treatments and t-test for comparing 3000 mg CO to PBO (Figure 1). Results: 24 participants (12F) were recruited and 21 completed the trial (1 dropout, 2 incomplete data). Data from 1 participant were excluded due to recent suspected infectious gastroenteritis. Overall gut permeability assessed by 0-24 h excretion of the sugar probes (analyzed using KW test) showed significant differences among treatments for 13C-M (P =0.008), and borderline significant difference for lactulose (P =0.056) (Table 1). For comparison of 3000 mg CO vs PBO by t-test, 13C-M (P =0.087) and lactulose (P =0.044) for 2-8 h urine were higher for 3000 mg CO group. 0-24 h urinary excretions in 3000 mg CO group were significantly greater than PBO group for both probes (Table 1). In addition, 3000 mg CO was associated with looser stool consistency and slightly increased bowel frequency. Adverse events were generally mild with 1 drop-out due to abdominal pain. Conclusion: A 5-day course of 3,000 mg castor oil increases gut permeability in healthy participants, suggesting that castor oil can be an alternative to nonsteroidal anti-inflammatory drugs for studies requiring the perturbation of gut permeability.Figure 1.: Urine excretion of sugar probes 0-24 hr on day 5 of Castor Oil treatment: Dose-related effects. Table 1. - mg, median (Q1,Q3) Placebo (PBO) Castor Oil (CO) 750mg CO 1500mg CO 3000mg P-Value (KW test) P-value of 3000mg CO vs PBO (t-test) 2-8h 13C-mannitol 3.82 (1.75, 4.44) 3.06 (2.11, 3.99) 2.82 (2.01, 3.86) 5.23 (3.82, 6.20) 0.091 0.087 2-8h lactulose 0.42 (0.29, 0.90) 0.49 (0.28, 0.54) 0.60 (0.40, 0.79) 1.21 (0.75, 1.54) 0.060 0.044 0-24h 13C-mannitol 7.78 (3.67, 8.73) 7.99 (7.32, 10.0) 6.31 (4.81, 7.02) 11.87 (10.02, 17.25) 0.008 0.024 0-24h lactulose 0.92 (0.81, 1.70) 1.20 (1.02, 1.54) 1.22 (0.94, 1.55) 2.06 (1.77, 2.66) 0.056 0.019 BSFS (mean ± SD) 3.61 ± 0.66 4.38 ± 0.84 4.66 ± 1.11 5.01 ± 0.88 BM/day (mean ± SD) 1.37 ± 0.39 1.67 ± 0.82 1.90 ± 1.82 1.54 ± 0.59

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
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