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Enregistrement W3197826327 · doi:10.1016/j.eclinm.2021.101096

Is there a role for omega-3 fatty acids in cardiovascular disease risk reduction?

2021· article· en· W3197826327 sur OpenAlexfundno aff
R. Preston Mason, Robert H. Eckel

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHLS TherapeuticsAmarin CorporationPfizer
Mots-clésMedicineEicosapentaenoic acidDocosahexaenoic acidDiseaseInternal medicineOmega 3 fatty acidFatty acidPolyunsaturated fatty acidBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Is there a role for omega-3 fatty acids in cardiovascular disease risk reduction?A recent meta-analysis published in EClinicalMedicine examined the effectiveness of omega-3 fatty acids, eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA), on cardiovascular (CV) outcomes [1].Mixed EPA/DHA formulations were indicated to have moderate certainty in reducing CV mortality and outcomes.Greater relative reductions in incident CV events were observed with EPA alone trials.The authors conclude that EPA and DHA have inherently different physico-chemical properties that influence CV risk reduction.Our concern is that the authors assert mixed EPA/DHA formulations remain a viable treatment to reduce CV risk in patients using contemporary care.This conclusion is derived from a meta-analysis disproportinately influenced by older trials conducted without broad statin use [1].In particular, the large GISSI-P and GISSI-HF trials enrolled subjects with 5% and 23% on statins, respectively (Table 1)

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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