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Enregistrement W2982268106 · doi:10.1093/eurheartj/ehz745.0566

P3712The omega-3 fatty acid eicosapentaenoic acid (EPA) is inversely associated with ischemic brain infarcts in elderly patients with atrial fibrillation

2019· article· en· W2982268106 sur OpenAlexaff
Martin F. Reiner, Philipp Baumgartner, Andrea Wiencierz, Stefanie Aeschbacher, Nicolas Rodondi, Oliver Baretella, M Kuehne, Giorgio Moschovitis, Leo H. Bonati, Clemens von Schacky, T F Luescher, Giovanni G. Camici, Stefan Osswald, David Conen, Jürg H. Beer

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtrial fibrillationInternal medicineEicosapentaenoic acidStroke (engine)Docosahexaenoic acidCardiologyDocosapentaenoic acidDiabetes mellitusAspirinGastroenterologyFatty acidEndocrinologyPolyunsaturated fatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The association of individual omega-3 fatty acids (n-3 FAs) with ischemic stroke remains unclear. Experimental data strongly suggest that n-3 FAs reduce ischemic stroke due to their anti-thrombotic and anti-inflammatory properties. Yet, recent clinical trials yielded mixed results. While marine n-3 FA supplementation (1g/day) did not reduce stroke, icosapent ethyl, a purified eicosapentaenoic acid (EPA) ethyl ester (4g/day), significantly reduced stroke incidence in patients at high cardiovascular risk. In the current study, we examined the association of fish-derived EPA, docosapentaenoic acid (DPA), docosahexaenoic acid (DHA) and the plant-derived alpha-linolenic acid (ALA) with the prevalence of ischemic brain infarcts in elderly patients with atrial fibrillation. Methods In this cross-sectional analysis of the Swiss atrial fibrillation (swissAF) cohort study, we determined baseline whole blood n-3 FAs by gas chromatography according to the HS-Omega-3 Index methodology in 1665 patients aged ≥65 years with atrial fibrillation. Large non-cortical and cortical infarcts (LNCCI) were assessed by brain MRI. Total and individual n-3 FAs were correlated with the prevalence of LNCCI in a logit model with continuous factors. Analyses were adjusted for sex, age, body mass index, smoking, alcohol intake, family history of cardiovascular disease and atrial fibrillation, physical activity, hypertension, diabetes, chronic kidney disease, prior stroke, prior transient ischemic attack, aspirin, anticoagulation and type of atrial fibrillation. Results A total of 373 patients with LNCCI (22.4%) were identified. After adjustment, lower risk of LNCCI was associated with higher EPA (odds ratio [OR] 0.50 per increase of one percentage point EPA, 95% confidence interval [CI] 0.28–0.88) and a higher risk was detected with DPA (OR 2.39, 95% CI 1.43–4.01). No statistically significant association was detected with DHA (OR 1.13, 95% CI 0.94–1.35), ALA (OR 0.83, 95% CI 0.23–2.95) or total n-3 FAs (OR 1.03, 95% CI 0.92–1.16). Conclusions Higher levels of EPA are associated with a lower prevalence of ischemic infarcts in aged patients with atrial fibrillation. Unexpectedly, DPA shows a direct correlation with ischemic infarcts. This study demonstrates that individual n-3 FAs may differentially affect stroke risk and that supplementation of EPA may be an interesting strategy to prevent ischemic stroke in atrial fibrillation patients. Acknowledgement/Funding Swiss National Science Foundation

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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