The impact of a medical food containing gammalinolenic and eicosapentaenoic acids on asthma management and the quality of life of adult asthma patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leukotriene synthesis inhibitors and receptor antagonists are efficacious for the treatment of asthma. Diets containing the fatty acids gammalinolenic acid (GLA) and eicosapentaenoic acid (EPA) decrease leukotriene synthesis; however, their impact on asthma management and quality of life (QOL) has not been evaluated in asthmatic subjects. OBJECTIVE: To evaluate asthma management and the QOL of asthmatic adult subjects consuming a medical food emulsion containing GLA and EPA. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Trial 1 was a randomized, prospective, double-blind, placebo-controlled, parallel group trial in atopic subjects with mild-to-moderate asthma (n = 35 evaluable) consuming a low dose (0.75 g GLA + 0.5 g EPA), high dose (1.13 g GLA + 0.75 g EPA) or placebo emulsion daily. Subjects were questioned about their asthma management using a non-validated questionnaire after 2 and 4 weeks. Blood leukotrienes were measured at baseline and after 4 weeks. Trial 2 was an open-label study (n = 65 evaluable) where subjects consumed the low-dose medical food emulsion, EFF1009, daily. QOL and asthma management were measured using the validated Mini Asthma Quality of Life (MiniAQLQ) and the Asthma Control (ACQ) questionnaires, respectively, administered at baseline and after 4 weeks. RESULTS: In Trial 1, leukotriene biosynthesis decreased (p < 0.05). Self-reported asthma status and bronchodilator use improved in subjects consuming low- and high-dose emulsion between week 2 and week 4 (p < 0.01), but not compared to placebo (p > 0.1). In Trial 2, mean +/- standard error total MiniAQLQ and ACQ scores improved by 1.5 +/- 0.2 and 1.0 +/- 0.1, respectively (p < 0.001). Subdomain scores from MiniAQLQ improved and rescue bronchodilator use decreased (p < 0.001). CONCLUSION: The inclusion of the medical food EFF1009 in asthma management regimens can improve patient quality of life and decrease reliance on rescue medication.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».