Association between dietary patterns and neuroimaging markers: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Neuroimaging techniques can sensitively measure brain health and may elucidate potential diet-related mechanisms of cognitive ageing.Emerging evidence for a protective role of dietary patterns (DPs) on brain changes is inconsistent (1,2) .We are currently conducting a systematic review to improve our understanding of the relationship between DPs and brain ageing; in this abstract we present the studies reporting neuroimaging outcomes.The review was registered with PROSPERO (CRD42020181423).EMBASE and MEDLINE databases were searched for studies published up to March 2020.Eligible studies for inclusion in the review were prospective studies in non-demented adults that examined whole DPs in relation to ≥1 neuroimaging markers and published in the English language.Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS).From 9216 articles screened, 9 prospective studies involving 2540 participants from mid to older life met inclusion criteria: 7 assessed the Mediterranean dietary pattern (MeDi), 1 assessed adherence to the Alternative Healthy Eating Index (AHEI) and 1 used a-posteriori derived DPs.Eight studies examined the relationship between DPs and brain structure (e.g.grey matter[GMV]/ white matter[WMV]/hippocampal [HCV]/total brain volumes[TBV]/cortical thickness[CT]/white matter hyper intensities[WMH]/ infarcts and white matter microstructure integrity [WMI].Three studies examined MeDi in relation to brain functional measures including beta-amyloid (Aβ) load (N = 3) and brain glucose metabolism (N = 2).Among the prospective studies assessing neuroimaging at 1 time point; MeDi was not associated with subsequent GMV, WMV, TBV or WMH (N = 3).However, 2 studies found an association between higher MeDi adherence, decreased odds of cerebral infarcts 5.8 years later (OR: 0.89; 95% CI: 0.80, 0.99) and improved WMI 8.9 years later.From studies assessing change in neuroimaging markers; MeDi was not associated with change in GMV or CT over 2-3 years (N = 3), but higher MeDi adherence was associated with reduced TBV atrophy across 3 years (N = 1).Two out of three studies found an association between lower MeDi adherence and increased Aβ load across 2-3 years, and 2 found an association between lower MeDi adherence and increased rate of decline in brain glucose metabolism.From those examining a-posteriori DPs, one found an association between higher AHEI and greater HCV and one found a positive association between a prudent diet and greater HCV, but not with 4-year change in HCV.Given the heterogeneity of these data, meta-analysis was not performed.All studies were rated fair (N = 7) or good (N = 2) using NOS.This review reveals conflicting evidence on the association between DPs and structural markers.Findings, whilst limited, were more consistent between MeDi and functional markers; this could be because functional changes may precede structural changes (3) .Future research should consider the use of multimodal neuroimaging and investigate DPs other than MeDi.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».