The Efficacy and Safety of Green-Lipped Mussel Extract Plus Ginkgo Biloba on Anti-Inflammatory Status in Patients with Knee Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical research on the efficacy of nutraceutical compounds recommended for the relief of osteoarthritis (OA) symptoms has been largely disputed. In addition, no link has been established between its safety and efficacy in Kurdish population. The aim of this study is to determine the efficacy of New Zealand green-lipped mussel extract + Ginkgo biloba (GLME+) in patients with OA, and analyze the effect of GLME+ on inflammation. Methods: In an open-label, single-group allocation study, 40 patients diagnosed with knee OA were administrated 1000 mg/day of New Zealand green-lipped mussel extract and 100 mg/day of Ginkgo biloba for eight weeks. The outcome measure was scored using Western Ontario and McMaster Universities arthritis index (WOMAC). The serum concentration of inflammatory chemokine (CCL3) and myeloperoxidase (MPO) were measured. An intention-to-treat analysis was employed and subject data at T0 and T8 weeks. Results: Results showed a significant improvement in WOMAC score in post-treated OA patients with GLME+ (P<0.001). In addition, CCL3 serum levels were significantly decreased after an 8-week intervention (P<0.001). Moreover, no statistical significance was observed within groups in MPO serum levels (P> 0.05). Conclusions: GLME+ improved knee joint pain, stiffness, and mobility in OA patients. Two of GLME+'s chondroprotective properties were the reduction of oxidative damage and the inhibition of inflammation, both of which have been linked to the etiology of OA cartilage destruction. The findings indicated that GLME+ may be useful in the treatment of OA patients.
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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 | 0,001 |
| 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 ».