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Enregistrement W2311632699 · doi:10.1186/s12944-016-0220-9

The relationship between omega-3 and smoking habit: a cross-sectional study

2016· article· en· W2311632699 sur OpenAlexafffundabout
Nóris Coimbra Scaglia, José Miguel Chatkin, Kenneth R. Chapman, Ivone Ferreira, Mário Bernardes Wagner, Peter Selby, Johane P. Allard, Noé Zamel

Notice bibliographique

RevueLipids in Health and Disease · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoMcMaster UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoMinistério da EducaçãoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésDocosapentaenoic acidDocosahexaenoic acidClinical nutritionEicosapentaenoic acidPolyunsaturated fatty acidMedicineCross-sectional studyLipidologyConfoundingPhysiologyClinical chemistryInternal medicineEnvironmental healthFatty acidBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Omega3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs) are related to several diseases, including smoking. The aim of this study was to evaluate the relationship between omega-3 intake and tobacco smoking, taking into account the qualitative differences in dietary intake between smokers and non-smokers, the amount of the ingested PUFA and their red blood (RBC) contents. We also looked for an association between omega-3 RBC content and smoking, and also between omega3 intake and the level of nicotine dependence. METHODS: Using a cross-sectional study, we included 50 current smokers (group I) and 50 lifetime non-smokers (group II), aged 18-75 years. We screened them at the Toronto Western Hospital and the Centre for Addiction and Mental Health (Toronto, Canada). The subjects completed a questionnaire with demographic data, lifestyle habits and details of food intake. The PUFAs measured in the RBC membranes were alphalinolenic acid, eicosapentaenoic acid (EPA), docosapentaenoic acid and docosahexaenoic acid (DHA). In order to perform an adjusted comparison between smokers and non-smokers we used the ANCOVA model. RESULTS: After adjusting for confounding factors, non-smokers showed higher consumption of PUFAs, especially salmon: 800 g (0-7.740) than smokers 430 g (0-2.150) P < 0.001. They also had higher DHA levels compared to smokers: 4.81% (2.79-10.21) and 4.13% (2.33-7.73), respectively, p < 0.05. The other PUFAs showed no significant differences between the two groups. CONCLUSIONS: Smokers ate less fish rich in omega3 fatty acids than non-smokers, showing and inverse and significant relationship between omega3 intake and smoking. Smokers had lower levels of DHA and EPA, a not previously reported finding. Considering that PUFAs probably interfere in smoking habit, the increase in omega-3 consumption may become a perspective in prevention or treatment of smoking. However, this inference must be evaluated through specific studies.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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