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Enregistrement W2111741044 · doi:10.2217/clp.14.61

Challenges to determining whether DHA can protect against age-related cognitive decline

2015· article· en· W2111741044 sur OpenAlexaff
Marie Hennebelle, Emilie Harbeby, Sébastien Tremblay, Raphaël Chouinard‐Watkins, Fabien Pifferi, Mélanie Plourde, Philippe Guesnet, Stephen C. Cunnane

Notice bibliographique

RevueClinical Lipidology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive declineNeuroprotectionDiseaseDocosahexaenoic acidBrain functionNeuroscienceAging brainAnimal studiesBrain agingCognitionMedicineAlzheimer's diseaseHomeostasisGerontologyBioinformaticsBiologyPsychologyPolyunsaturated fatty acidDementiaFatty acidEndocrinologyBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DHA, an omega-3 fatty acid, is an important constituent of brain membranes and has a key role in brain development and function. This review aims to highlight recent research on DHA’s role during age-related cognitive decline and Alzheimer’s disease. Animal and in vitro studies have provided some interesting mechanistic leads, especially on brain glucose metabolism, that may be involved in neuroprotection by DHA. However, results from human studies are more mitigated, perhaps due to changing DHA metabolism during aging. Recent innovative tools such as 13C-DHA for metabolic studies and 11C-DHA for PET provide interesting opportunities to study factors that affect DHA homeostasis during aging and to better understand whether and how to use DHA to delay or treat Alzheimer’s disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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