Effects of Omega‐3 Polyunsaturated Fatty‐Acid Supplementation on Neuropathic Pain Symptoms and Sphingosine Levels in Mexican‐Americans with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To determine whether dietary supplementation with omega‐3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs) reduces neuropathic pain symptoms in Mexican‐Americans with type 2 diabetes. Methods Forty volunteers with type 2 diabetes enrolled in the “En Balance‐PLUS” program, which provided weekly nutrition–diabetes education and daily supplementation with 1,000 mg docosahexaenoic acid (DHA)–200 mg eicosapentaenoic acid over 3 months. The study assessed self‐reported neuropathic pain symptoms pre/postintervention using the short‐form McGill Pain Questionnaire (SF‐MPQ), monitored clinical laboratory values at baseline and 3 months, and performed baseline and 3‐month metabolomic analysis of plasma samples. Results A total of 26 participants self‐reported neuropathic pain symptoms at baseline. After 3 months of omega‐3 PUFA supplementation, participants reported significant improvement in SF‐MPQ scores (sensory, affective, and visual analogue scale; P<0.001, P=0.012, and P<0.001, respectively). Untargeted metabolomic analysis revealed that participants in the moderate–high SF‐MPQ group had the highest relative plasma sphingosine levels at baseline compared to the low SF‐MPQ group (P=0.0127) and the nonpain group (P=0.0444). Omega‐3 PUFA supplementation increased plasma DHA and reduced plasma sphingosine levels in participants reporting neuropathic pain symptoms (P<0.001 and P<0.001, respectively). Increased plasma DHA levels significantly correlated with improved SF‐MPQ sensory scores (r=0.425, P=0.030). Improved SF‐MPQ scores, however, did not correlate with clinical/laboratory parameters. Conclusion The data suggest that omega‐3 PUFAs dietary supplementation may reduce neuropathic pain symptoms in individuals with type 2 diabetes and correlates with sphingosine levels in the plasma. Support or Funding Information This study was funded by NIH grants 5P20MD006988 and 5R25GM060507. The content of this article is solely the responsibility of the authors, and does not necessarily represent the official views of the National Institutes of Health. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».