A Meta-Analytic Review of Polyunsaturated Fatty Acid Compositions in Dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the levels of docosahexaenoic acid (DHA), eicosapentaenoic acid (EPA), arachidonic acid (AA), total n-3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs), and total n-6 PUFAs were changed in patients with dementia or predementia syndrome. DATA SOURCES: PubMed was searched for studies from first date available to July 2011 using the following search terms: (dementia OR cognitive impairment OR mild cognitive impairment) AND (omega-3 OR omega-6 OR polyunsaturated fatty acid OR docosahexaenoic acid OR DHA OR eicosapentaenoic acid OR EPA). The search was limited to literature in English and to human studies. The references of relevant articles and review articles were searched for citations not indexed in PubMed. STUDY SELECTION: Studies were included if they measured levels of EPA, DHA, AA, total n-3 PUFAs, or total n-6 PUFAs from peripheral blood tissues in subjects with cognitive deficits (dementia or predementia syndrome) and elderly controls and were published in peer-reviewed journals. The search yielded 10 articles including 2,280 subjects. DATA EXTRACTION: The study design, sample size, PUFA levels for both patients and control subjects, sampling tissue, diagnoses and diagnostic criteria for cognitive deficits, and distribution of mean age and gender of included subjects were extracted for each study. RESULTS: In a random-effects model, we found that the levels of EPA (effect size [ES] = -0.47, P < .0001), DHA (ES = -0.33, P = .017), and total n-3 PUFAs (ES = -0.46, P = .001) were decreased in patients with dementia. However, the levels of EPA (ES = -0.44, P = .002), but not DHA or other PUFAs, were significantly lower in patients with predementia syndrome. CONCLUSIONS: Our results support the important role of n-3 PUFAs in the pathophysiology of dementia. In addition, the analyses of predementia studies indicate that EPA might be not only a disease-state marker but also a risk factor for cognitive impairment.
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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 | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».