Best practices for the design, laboratory analysis, and reporting of trials involving fatty acids
Notice bibliographique
Résumé
Fatty acids are among the most studied nutrients in human metabolism and health. Endogenous fatty acid status influences health and disease via multiple mechanisms at all stages of the life cycle. Despite widespread interest, attempts to summarize the results of multiple studies addressing similar fatty acid-related outcomes via meta-analyses and systematic reviews have been disappointing, largely because of heterogeneity in study design, sampling, and laboratory and data analyses. Our purpose is to recommend best practices for fatty acid clinical nutrition and medical studies. Key issues in study design include judicious choice of sampled endogenous pools for fatty acid analysis, considering relevant physiologic state, duration of intervention and/or observation, consideration of specific fatty acid dynamics to link intake and endogenous concentrations, and interpretation of results with respect to known fatty acid ranges. Key laboratory considerations include proper sample storage, use of sample preparation methods known to be fit-for-purpose via published validation studies, detailed reporting or methods to establish proper fatty acid identification, and quantitative analysis, including calibration of differential response, quality control procedures, and reporting of data on a minimal set of fatty acids to enable comprehensive interpretation. We present a checklist of recommendations for fatty acid best practices to facilitate design, review, and evaluation of studies with the intention of improving study reproducibility.
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 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 | 0,724 | 0,852 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,016 |
| Communication savante | 0,026 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,011 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».