MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3116546115 · doi:10.1097/mco.0000000000000723

Omega-3 fatty acids and human skeletal muscle

2020· review· en· W3116546115 sur OpenAlexaff
Emily J. Ferguson, Joel Seigel, Chris McGlory

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic Care · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkeletal muscleInternal medicineEndocrinologyBiologyFatty acidSarcopeniaMuscle atrophyAnabolismBiochemistryChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To examine recent findings related to the influence of omega-3 (ω-3) fatty acid supplementation on skeletal muscle anabolism with a particular focus on situations of skeletal muscle disuse. RECENT FINDINGS: Skeletal muscle disuse results in a reduction in fed and fasted rates of skeletal muscle protein synthesis leading to the loss of skeletal muscle mass. Recent evidence has suggested that supplementation with ω-3 fatty acids during a period of skeletal muscle disuse increases the ω-3 fatty acid composition of skeletal muscle membranes, heightens rates of skeletal muscle protein synthesis, and protects against skeletal muscle loss. The protective effects of ω-3 fatty acids towards skeletal muscle during disuse appear to be related to changes in mitochondrial bioenergetics suggesting crosstalk between mitochondria and the regulation of skeletal muscle protein synthesis. SUMMARY: ω-3 fatty acid ingestion is a potential preventive therapy to combat skeletal muscle-disuse atrophy but additional, appropriately powered randomized controlled trials are now needed in a range of populations before firm conclusions can be made.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Opinion in Clinical Nutrition & Metabolic CareMême sujetMuscle metabolism and nutritionTravaux en français237 207