A study protocol for assessing the efficacy of Guduchyadi Ghrita in mild neurocognitive disorder: a placebo-controlled trial with brain-derived neurotrophic factor evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mild neurocognitive disorder (mNCD), a preclinical stage of dementia, is becoming a significant public health concern, especially among the aging population. Brain-derived neurotrophic factor (BDNF) has emerged as a key biomarker for cognitive health. Guduchyadi Ghrita, an Ayurvedic formulation rich in nootropic, Rasayana, and antioxidant herbs, has shown promise in improving cognitive functions, including memory and attention, in preliminary studies. Pratimarsha Nasya, known for its brain-targeted therapeutic effects, may enhance the bioavailability of these compounds. This study aims to evaluate the efficacy of Guduchyadi Ghrita with Pratimarsha Nasya in improving cognition and BDNF levels in individuals with mNCD. Methods: This randomized, placebo-controlled, open-label, single-centre clinical trial will involve 80 participants diagnosed with mNCD according to DSM-V criteria. Group A will receive 12 gm/day of Guduchyadi Ghrita orally and 2 drops per nostril of Pratimarsha Nasya for 60 days, following Deepana-Pachana and Mridu Virechana. Group B will receive a placebo (roasted semolina capsules) and cognitive stimulation activities for 60 days. Primary outcomes will include improvements in cognition, assessed using the Montreal cognitive assessment (MoCA). Secondary outcomes will involve changes in plasma BDNF levels, quality of life (QOL-AD), and daily functioning (Bristol ADL scale). Conclusions: This study will assess the potential of Guduchyadi Ghrita and Pratimarsha Nasya in enhancing cognitive function and promoting neuroplasticity in individuals with mNCD, with a focus on BDNF as a biomarker. Trial registration: The trial is registered with the Clinical Trials Registry of India (CTRI) (REF/2025/04104935).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,060 | 0,394 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».