The Role of Consumption of Alpha-Linolenic, Eicosapentaenoic and Docosahexaenoic Acids in Human Metabolic Syndrome and Type 2 Diabetes- A Mini-Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The human metabolic syndrome and its frequent sequela, type 2 diabetes are epidemic around the world. Alpha-linolenic acid (ALA, 18:3 n-3), eicosapentaenoic acid (EPA, 20:5 n-3) and docosahexaenoic acid (DHA, 22:6 n-3) consumption ameliorates some of these epidemics' features thus leading one to question if consumption of EPA and DHA, and their metabolic precursor ALA reduce the conversion of metabolic syndrome to type 2 diabetes and reduce the major cause of death in the metabolic syndrome and type 2 diabetes-myocardial infarction. Contributing to myocardial infarction are metabolic syndrome's features of dyslipidemia (including elevated total cholesterol and LDL-c), oxidation, inflammation, hypertension, glucose intolerance, overweight and obesity. Inflammation, glucose and lipid levels are variously influenced by disturbances in various adipocytokines which are in turn positively impacted by n-3 polyunsaturated fatty acid consumption. Type 2 diabetes has all these features though elevated total cholesterol and LDL-c are rarer. It is concluded that EPA and DHA consumption significantly benefits metabolic syndrome and type 2 diabetes primarily in terms of dyslipidemia (particularly hypertriglyceridemia) and platelet aggregation with their impact on blood pressure, glucose control, inflammation and oxidation being less established. There is some evidence that EPA and/or DHA consumption, but no published evidence that ALA reduces conversion of metabolic syndrome to type 2 diabetes and reduces death rates due to metabolic syndrome and type 2 diabetes. ALA's only published significance appears to be platelet aggregation reduction in type 2 diabetes.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle