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Enregistrement W2065603022 · doi:10.1080/10408390802066979

Associations between Lutein, Zeaxanthin, and Age-Related Macular Degeneration: An Overview

2009· review· en· W2065603022 sur OpenAlexaff
Shannon Carpentier, Maria Knaus, Miyoung Suh

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Food Science and Nutrition · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMisericordia Community HospitalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZeaxanthinLuteinMacular degenerationOphthalmologyMedicinePopulationRetinaDegeneration (medical)CarotenoidPhysiologyBiologyNeuroscienceBotanyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age-related macular degeneration, the leading cause of blindness in the elderly, is a degenerative condition of the macula characterized by death or dysfunction of the photoreceptors. With the aging population growing, the incidence of age-related macular degeneration is expected to increase. This raises concern about the future of visual dysfunction related falls and the resulting injuries in the elderly population. Lutein and zeaxanthin are macular pigments that may play a role in reducing the development and progression of age-related macular degeneration. Evidence is accumulating on the consumption of lutein and zeaxanthin (in whole food or supplemental form), the resulting concentrations in the serum, and tissue distribution throughout the body, particularly in the retina. Lutein and zeaxanthin intake increases serum concentrations which in turn increases macular pigment density. Existing literature focuses on factors affecting macular pigment density, functions of lutein and zeaxanthin as blue-light filters and antioxidants, and risk factors associated with age-related macular degeneration. Few studies have focused on the impact of dietary lutein and zeaxanthin on retinal function and the potential to preserve vision and prevent further degeneration. This presents an opportunity for further research to determine an effective dose that delays the progression of age-related macular degeneration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,211
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations183
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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