Comparative Efficacy and Safety of Benjakul vs. Naproxen in Primary Knee Osteoarthritis: A Multicenter RCT
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare the efficacy and safety of Benjakul (BJK) and Naproxen (NPX) for treating primary knee osteoarthritis (KOA) in a multicenter randomized trial. Materials and Methods: Three hundred fifty participants were randomly assigned to receive either BJK or NPX for four weeks. The primary endpoint was the change in the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) pain score. Similarly, secondary endpoints including the 40-meter fast-paced walk test (40mFPWT), Timed Up and Go test (TUG), WOMAC, Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score (KOOS), and the 12-item Short Form Survey (SF-12V2). Statistical analysis revealed comparable improvements across all measures (p≤0.05), confirming treatment equivalence. Safety evaluations were performed through laboratory tests. Results: BJK showed notable improvements in pain reduction and functional outcomes compared to NPX, with significant improvements in VAS, TUG, total WOMAC score, and individual categories of the KOOS score at 14 and 28 days. The adverse event rate was dry lips and throat in 8.2% in the BJK group and 6.5% in the NPX group with abdominal discomfort, and constipation being the most common side effect. Conclusion: BJK demonstrates comparable efficacy and safety to NPX in treating KOA, with no significant safety concerns identified in the clinical trial. This suggests that BJK can be recommended as a natural anti-inflammatory drug for patients suffering from knee osteoarthritis.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».