Omega-3 fatty acids and changes in LBM: alone or in synergy for better muscle health?
Notice bibliographique
Résumé
Myopenia or muscle wasting due to ageing, chronic disease, and various medical interventions has been associated with increased mortality, morbidity, and poorer physical function. Attempts through nutrient and exercise interventions have been made to prevent this deterioration. In addition, while a measure of lean body mass (LBM) is associated with health outcomes, LBM function may be a better prognostic tool. Long-chain omega-3 fatty acids (LCn-3s) are nutrients that may mitigate LBM losses in noncancer populations. The purpose of this review is to determine whether LCn-3s have a role in LBM sparing in noncancer populations, to establish a minimum dose and duration of LCn-3s that will result in LBM change, and to summarise the potential effects of LCn-3s on LBM function when combined with an anabolic stimulus. Overall, in noncancer populations, LCn-3s have limited utility in sparing LBM during energy balance, energy restriction, or in conjunction with aerobic exercise. Further investigations are required to determine the appropriate dose and duration of LCn-3s for optimal LBM function. Finally, compelling evidence exists for LCn-3s in conjunction with an anabolic stimulus to improve LBM function and quality. Functionality of LBM tissue is an important outcome for population health, and LCn-3s show some promise, albeit pending further study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».