The role of biofactors in the prevention and treatment of age‐related diseases
Notice bibliographique
Résumé
The present demographic changes toward an aging society caused a rise in the number of senior citizens and the incidence and burden of age-related diseases (such as cardiovascular diseases [CVD], cancer, nonalcoholic fatty liver disease [NAFLD], diabetes mellitus, and dementia), of which nearly half is attributable to the population ≥60 years of age. Deficiencies in individual nutrients have been associated with increased risks for age-related diseases and high intakes and/or blood concentrations with risk reduction. Nutrition in general and the dietary intake of essential and nonessential biofactors is a major determinant of human health, the risk to develop age-related diseases, and ultimately of mortality in the older population. These biofactors can be a cost-effective strategy to prevent or, in some cases, even treat age-related diseases. Examples reviewed herein include omega-3 fatty acids and dietary fiber for the prevention of CVD, α-tocopherol (vitamin E) for the treatment of biopsy-proven nonalcoholic steatohepatitis, vitamin D for the prevention of neurodegenerative diseases, thiamine and α-lipoic acid for the treatment of diabetic neuropathy, and the role of folate in cancer epigenetics. This list of potentially helpful biofactors in the prevention and treatment of age-related diseases, however, is not exhaustive and many more examples exist. Furthermore, since there is currently no generally accepted definition of the term biofactors, we here propose a definition that, when adopted by scientists, will enable a harmonization and consistent use of the term in the scientific literature.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».