Mild cognitive impairment: when nutrition helps brain energy rescue—a report from the EuGMS 2020 Congress
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mild cognitive impairment (MCI) is characterized by a decline in cognition and mainly affects older individuals above the age of 60. The global incidence of MCI varies, but it is often underdiagnosed and untreated. There is a distinct lack of approved pharmacologic options to treat MCI. There is, however, evidence to support the efficacy of nutritional interventions, such as ketogenic supplements/diets, which offer ketones as an alternative energy source to brain cells. This article explores the effect of ketones on metabolic activity in the brain and the mechanisms by which ketogenic medium-chain triglycerides (kMCTs) induce ketosis in patients with MCI. KEY TAKEAWAYS: This article reviews the effect of ketogenic supplements/diets on brain metabolism, including evidence supporting the efficacy of ketones as an efficient fuel for the brain. It discusses the use of oral nutritional ketogenic supplements, with particular reference to the 6-month randomized controlled BENEFIC trial, which showed that consumption of a kMCT drink, BrainXpert Energy Complex, improved cognitive performance in individuals with MCI compared with placebo. CONCLUSION: While there is a need for more long-term studies, results from the BENEFIC trial revealed the benefits of a brain-specific ketogenic supplement, as a nutritional intervention, on cognitive performance in individuals with MCI.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».