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Enregistrement W4221131425 · doi:10.1016/j.plefa.2022.102418

Red blood cell fatty acid patterns from 7 countries: Focus on the Omega-3 index

2022· article· en· W4221131425 sur OpenAlexaboutno aff
Jan Philipp Schuchardt, Marianna Cerrato, Martina Ceseri, Laura F. DeFina, Graciela E. Delgado, Sandra Gellert, Andreas Hahn, Barbara V. Howard, Aya Kadota, Marcus E. Kleber, Roberto Latini, Winfried Maerz, JoAnn E. Manson, Samia Mora, Yongsoon Park, Aleix Sala‐Vila, Clemens von Schacky, Akira Sekikawa, Nathan Tintle, Katherine L. Tucker, Ramachandran S. Vasan, William S. Harris

Notice bibliographique

RevueProstaglandins Leukotrienes and Essential Fatty Acids · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Center for Complementary and Alternative MedicineNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesJapan Society for the Promotion of ScienceRottapharm|MadausNational Research Foundation of KoreaKorea Health Industry Development InstituteBundesministerium für Bildung und ForschungNational Cancer InstituteNational Research FoundationDeutsches KrebsforschungszentrumSchool of Medicine, Boston UniversityEuropean CommissionNational Heart, Lung, and Blood InstitutePfizerNational Institute on AgingMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesOffice of Dietary SupplementsAstraZeneca
Mots-clésDemographicsDemographyCohortIndex (typography)MedicinePopulationCohort studyGeographyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Red blood cell (RBC) fatty acid (FA) patterns are becoming recognized as long-term biomarkers of tissue FA composition, but different analytical methods have complicated inter-study and international comparisons. Here we report RBC FA data, with a focus on the Omega-3 Index (EPA + DHA in% of total FAs in RBC), from samples of seven countries (USA, Canada, Italy, Spain, Germany, South Korea, and Japan) including 167,347 individuals (93% of all samples were from the US). FA data were generated by a uniform methodology from a variety of interventional and observational studies and from clinical laboratories. The cohorts differed in size, demographics, health status, and year of collection. Only the Canadian cohort was a formal, representative population-based survey. The mean Omega-3 Index of each country was categorized as desirable (>8%), moderate (>6% to 8%), low (>4% to 6%), or very low (≤4%). Only cohorts from Alaska (treated separately from the US), South Korea and Japan showed a desirable Omega-3 Index. The Spanish cohort had a moderate Omega-3 Index, while cohorts from the US, Canada, Italy, and Germany were all classified as low. This study is limited by the use of cohorts of convenience and small sample sizes in some countries. Countries undertaking national health status studies should utilize a uniform method to measure Omega-3 FA levels.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations56
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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