Anti Inflammatory Effects of Turmeric (Curcuma longa) on Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a chronic degenerative joint disease managed with non-steroidal antiinflammatory drugs (NSAIDs), but NSAIDs have side effects. Curcumin, the bioactive component of turmeric, is garnering interest for its anti-inflammatory potency and better safety. This study through meta-analysis shows the efficacy of curcumin in reducing OA symptoms compared to NSAIDs and placebo, quantified via the Visual Analog Scale (VAS), the Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC), and inflammatory biomarkers (CRP and ESR). A systematic review that included RCTs that provided SMD for curcumin intervention was identified. The meta-analysis of SMD was conducted with random-effects models and a subgroup analysis examined dosage effects and comparators. Publication bias was assessed using Egger's regression test and Funnel plots. When measuring pain using VAS, curcumin showed a significant reduction over placebo: SMD = -1.73; 95% CI: -2.19 to -1.27, with no heterogeneity: I² = 0%. When comparing curcumin to NSAIDs, curcumin suggested a non-significant trend for pain reduction (VAS SMD = -0.86; 95% CI: -2.35 to 0.63). WOMAC results favored curcumin with low heterogeneity, the absence of publication bias, as assessed using Egger's test, suggests valid overall results. Curcumin showed a greater amount of pain relief and functional improvement in persons with OA than placebo. Although a few trials revealed that NSAIDs were superior to curcumin for pain relief, all WOMAC data favoured curcumin. These findings imply that curcumin has a safer profile and has the potential to be a long-term therapy for OA; more research is required.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».