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Enregistrement W4285009406 · doi:10.3390/nu14142806

The Use of Dietary Supplements and Amino Acid Restriction Interventions to Reduce Frailty in Pre-Clinical Models

2022· review· en· W4285009406 sur OpenAlexafffund
Elise S. Bisset, Susan E. Howlett

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie Medical Research FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésPsychological interventionMedicineGerontologyFrailty syndromeVitamin D and neurologyEnvironmental healthFrailty IndexInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frailty is a state of accelerated aging that increases susceptibility to adverse health outcomes. Due to its high societal and personal costs, there is growing interest in discovering beneficial interventions to attenuate frailty. Many of these interventions involve the use of lifestyle modifications such as dietary supplements. Testing these interventions in pre-clinical models can facilitate our understanding of their impact on underlying mechanisms of frailty. We conducted a narrative review of studies that investigated the impact of dietary modifications on measures of frailty or overall health in rodent models. These interventions include vitamin supplements, dietary supplements, or amino acid restriction diets. We found that vitamins, amino acid restriction diets, and dietary supplements can have beneficial effects on frailty and other measures of overall health in rodent models. Mechanistic studies show that these effects are mediated by modifying one or more mechanisms underlying frailty, in particular effects on chronic inflammation. However, many interventions do not measure frailty directly and most do not investigate effects in both sexes, which limits their applicability. Examining dietary interventions in animal models allows for detailed investigation of underlying mechanisms involved in their beneficial effects. This may lead to more successful, translatable interventions to attenuate frailty.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,410
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,060 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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