The role of biofactors in the prevention and treatment of age‐related diseases
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle