Relationship between diet and plasma long-chain n-3 PUFAs in older people: impact of apolipoprotein E genotype
Notice bibliographique
Résumé
The main risk factors for Alzheimer's disease, age and the ε4 allele of the APOE gene (APOE4), might modify the metabolism of n-3 PUFAs and in turn, their impact on cognition. The aim of this study was to investigate the association between dietary fat and plasma concentrations of eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) in elderly persons, taking the APOE4 genotype into account. The sample was composed of 1,135 participants from the Three-City study aged 65 years and over, of whom 19% were APOE4 carriers. Mean plasma proportions of EPA [1.01%, standard deviation (SD) 0.60] and DHA (2.41%, SD 0.81) did not differ according to APOE4. In multivariate models, plasma EPA increased with frequency of fish consumption (P < 0.0001), alcohol intake (P = 0.0006), and female gender (P = 0.02), and decreased with intensive consumption of n-6 oils (P = 0.02). The positive association between fish consumption and plasma DHA was highly significant whatever the APOE genotype (P < 0.0001) but stronger in APOE4 noncarriers than in carriers (P = 0.06 for interaction). Plasma DHA increased significantly with age (P = 0.009) in APOE4 noncarriers only. These findings suggest that dietary habits, gender, and APOE4 genotype should be considered when designing interventions to increase n-3 PUFA blood levels in older people.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; 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 ».