N‐3 Polyunsaturated Fatty Acids: Relationship to Inflammation in Healthy Adults and Adults Exhibiting Features of Metabolic Syndrome
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
Individuals with metabolic syndrome (MetS) have a higher risk of type 2 diabetes and cardiovascular disease, therefore, research has been directed at reducing various components that contribute to MetS and associated metabolic impairments, including chronic low-grade inflammation. Epidemiological, human, animal and cell culture studies provide evidence that dietary n-3 polyunsaturated fatty acids (n-3 PUFA), including alpha-linolenic acid (18:3n-3, ALA), eicosapentaenoic acid (20:5n-3, EPA) and/or docosahexaenoic acid (22:6n-3, DHA) may improve some of the components associated with MetS. The current review will discuss recent evidence from human observational and intervention studies that focused on the effects of ALA, EPA or DHA on inflammatory markers in healthy adults and those with one or more features of MetS. Observational studies in healthy adults support the recommendation that a diet rich in n-3 fatty acids may play a role in preventing and reducing inflammation, whereas intervention studies in healthy adults have yielded inconsistent results. The majority of intervention studies in adults with features of MetS have reported a benefit for some inflammatory measures; however, other studies using high n-3 fatty acid doses and long supplementation periods have reported no effect. Overall, the data reviewed herein support recommendations for regular fatty fish consumption and point toward health benefits in terms of lowering inflammation in adults with one or more features of MetS.
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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