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Enregistrement W2971471757 · doi:10.1139/cjpp-2019-0249

Adverse plasma fatty acid composition in patients with femoral neck fracture<sup>1</sup>

2019· article· en· W2971471757 sur OpenAlexvenueno aff
Aleksandra Arsić, Goran Pešić, Snježana Petrović, Aleksandar Matić, Jovana Jeremić, Vladimir Jakovljević, Vesna Vučić

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésTBARSPolyunsaturated fatty acidFemoral neckMedicineOleic acidThiobarbituric acidInternal medicineLipid peroxidationSurgeryFatty acidOxidative stressChemistryBiochemistryOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our study aimed to examine the status of plasma fatty acids (FAs), inflammatory markers, and lipid peroxidation in patients with femoral neck fractures. The study included 20 patients (64–86 years) with femoral neck fractures indicated for surgery and a control group of 17 elderly subjects without fractures or serious chronic diseases. Plasma was obtained during the first 12 h postfracture and presurgery and 7 days postop. Compared to the control, patients had significantly higher saturated FA (SFA) and monounsaturated FA as well as increased TNF-α and IL-6. Opposite to that, levels of individual and total n-6 polyunsaturated FA (PUFA), individual and total n-3 PUFA, n-6/n-3 ratio, and levels of thiobarbituric acid reactive substances (TBARS) were markedly lower in the patient than in the controls. On the seventh day after the surgery, we showed a further rise in the SFA, oleic acid, and TNF-α and reductions of n-6 PUFA and IL-6. Taken together, our results suggest that altered FA status, especially reduced PUFA, may influence hip fracture repair and even contribute to femoral fracture susceptibility in the elderly. A potential benefit from nutritional intervention with PUFA in prevention and (or) fracture healing should be considered.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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