Clinical efficacy and safety of Ethoxidol in cerebrovascular diseases
Bibliographic record
Abstract
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ Оценить эффективность и безопасность этилметилгидроксипиридина малата (Этоксидол) у пациентов с цереброваскулярными заболеваниями в условиях стационара и/или амбулаторной практики. МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ В наблюдательном исследовании обследованы 70 пациентов (средний возраст 62,84±6,54 года) с диагнозами «цереброваскулярная болезнь неуточненная», «гипертензивная энцефалопатия», «церебральный атеросклероз». Для оценки динамики неврологических нарушений на фоне терапии использовались Монреальская шкала оценки когнитивных функций (MoCA), субъективная шкала оценки астении (MFI-20), шкала баланса Берга (BBS), шкала субъективной оценки тяжести тиннитуса (THI), шкала общего клинического впечатления (CGI). Качество терапии оценивали с помощью шкалы ВАШ; качество жизни — с помощью ВАШ Европейской группы качества жизни (EQ-VAS). Все пациенты получали ежедневно препарат Этоксидол в/в капельно или в/м 200 мг и 200 мг перорально в течение 7 дней (400 мг/сут), с последующим пероральным приемом по 600 мг/сут (2 таблетки 3 раза в сутки) в течение последующих 53 дней. РЕЗУЛЬТАТЫ Установлены высокая эффективность и хорошая переносимость Этоксидола. Статистически значимое снижение выраженности клинических проявлений отмечалось уже к 7-му дню терапии с последующим сохранением положительной тенденции до конца курса лечения препаратом (60-й день) (p<0,001). На фоне терапии уменьшилась выраженность астении, когнитивных нарушений, головокружения, нарушений равновесия, шума в ушах. По шкале CGI наблюдалось улучшение клинического состояния; отмечалось повышение качества жизни пациентов по шкале EQ-VAS. Большинство пациентов и врачей оценили терапию как эффективную и безопасную и удовлетворены ею. Серьезных нежелательных явлений не отмечалось. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Полученные данные позволяют рассматривать Этоксидол как эффективный лекарственный препарат для лечения пациентов с цереброваскулярной патологией в госпитальной и/или амбулаторной практике.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".