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Enregistrement W3134300850 · doi:10.32598/bcn.12.1.606.3

Serum Eicosapentaenoic and Arachidonic Acids Concentration and Cognitive Function in Patients With Coronary Artery Disease

2021· article· en· W3134300850 sur OpenAlexaboutno aff
Sadegh Yoosefee, Maryam Rahimi, Fatemeh Sadat Razavinia, Mostafa Vahedian, Ahmad Reza Bagheri

Notice bibliographique

RevueBasic and Clinical Neuroscience Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEicosapentaenoic acidMontreal Cognitive AssessmentInternal medicineCoronary artery diseaseCognitionArachidonic acidPolyunsaturated fatty acidMedicineCardiologyCognitive impairmentDiseasePsychiatryFatty acidBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Recent studies have shown that Polyunsaturated Fatty Acids (PUFAs), including Eicosapentaenoic Acid (EPA), and Arachidonic Acid (AA), are associated with cognitive functions in patients with Coronary Artery Disease (CAD). Nevertheless, controversial results have been reported, too. The current study aimed to clarify the association of serum EPA and AA levels with cognitive decline in an Iranian sample with CAD. METHODS: We evaluated cognitive function with the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA), in relation to serum levels of EPA and AA, in 179 CAD patients. The associations between the MMSE and MoCA scores and the other demographic parameters were evaluated. RESULTS: Patients with CAD generally had mild cognitive impairment. But we could not find any significant correlation between PUFAs and cognitive function. However, BMI was associated with EPA/MoCA; age was associated with MMSE/MoCA and BMI. Finally, the correlation between sex and MMSE/MoCA was significant. CONCLUSION: Subjects generally had mild cognitive impairment, but we could not find any significant correlation between serum EPA and AA levels with cognitive function.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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