Fish oil supplementation and maintaining muscle mass in chronic disease: state of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Providing eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA), in the form of fish oils, to benefit muscle is an emerging area of interest. The aim of this work was to evaluate the current literature that has assessed muscle mass as an outcome during a fish oil intervention in any chronic disease. RECENT FINDINGS: The vast majority of studies published in the last 3 years (12 of 15) have been conducted in the oncological setting, in patients undergoing treatment for cancers of the gastrointestinal tract, breast, head and neck, lung, cervix, and hematological cancers. Three studies were conducted in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Fish oil was provided as part of nutrient mixtures in 12 studies and as capsules in three studies. SUMMARY: Overall, the evidence for an effect of fish oil supplementation on muscle mass in patients with cancer undergoing treatment and in COPD remains unequivocal and reveals limited new knowledge in the area of fish oil supplementation in the cancer setting. Recent literature continues to provide mixed evidence on the efficacy of fish oil on muscle mass and function. The present review highlights challenges in comparing and interpreting current studies aimed at testing fish oil supplementation for muscle health.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».