Nutrition enrichie et nutraceutiques dans l’arthrose canine et féline : une revue systématique et méta-analyse en 2022
Bibliographic record
Abstract
L'arthrose (OA) est l’atteinte la plus répandue chez les animaux de compagnie et se manifeste par l'apparition de douleurs chroniques et d'incapacités fonctionnelles. En l’absence de remède, des composés comme les produits de santé naturels (PSN) ont gagné en popularité. Cette revue systématique, enregistrée sur PROSPERO (CRD42021279368), avait pour objectif d'examiner les preuves d’efficacité analgésique des PSN et de diffuser correctement les conclusions sur leur potentiel thérapeutique. Quatre bases de données bibliographiques ont été consultées pour identifier les études testant leur efficacité sur l'OA canine et féline, naturelle ou induite. Après sélection des résultats de recherche, les données de qualité et d’efficacité ont été extraites à l’aide d’une grille d’évaluation originale basée sur les directives ARRIVE, CONSORT et l’outil d’évaluation CAMARADES. Ces grilles ont été préalablement validées : validation apparente, de contenu (interne / externe) et de construit (reproductibilité, répétabilité, sensibilité). Un consensus de 3 évaluateurs, de niveau d’expertise différent, était obligatoire pour chaque score attribué aux données extraites. La méta-analyse montre des preuves solides d’efficacité des suppléments et des diètes thérapeutiques enrichies d’acides gras en oméga-3 dans le traitement de l’OA, et le cannabidiol présente des preuves prometteuses. Les formulations de sulfate de glucosamine/chondroïtine ne présentent toutefois aucun intérêt et ne doivent plus être recommandées dans la prise en charge thérapeutique de cette maladie articulaire dégénérative des animaux de compagnie. Les résultats obtenus soulignent un manque évident de preuves pour supporter la recommandation d’utilisation de nombreux nutraceutiques et dénotent la nécessité de mettre en place des procédures normalisées de bonne pratique clinique pour de futurs essais.
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 | 0.028 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.008 | 0.024 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".