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Enregistrement W4384283462 · doi:10.46747/cfp.6907e134

Indications relatives à un supplément d’acides gras oméga-3 pour prévenir les maladies cardiovasculaires

2023· article· fr· W4384283462 sur OpenAlexvenueaboutno aff
N. John Bosomworth

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceMolecular biologyArtBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Objectif</h3> Explorer les données probantes en faveur d’un supplément d’acides gras oméga-3 (AGO3) en prévention primaire et secondaire des maladies cardiovasculaires (MCV). <h3>Sources de l’information</h3> Une recherche documentaire a été effectuée dans PubMed, la bibliothèque Cochrane et Google Scholar pour trouver des méta-analyses et des revues portant sur les AGO3 et les MCV. Les études randomisées contrôlées récentes et pertinentes qui ont été citées dans ces revues ont été retenues. Les lignes directrices actuelles sur les lipides ont été examinées. <h3>Message principal</h3> La plupart des AGO3 dérivent des microalgues marines ou aquatiques qui sont consommées par le poisson. Les acides gras essentiels, notamment l’acide eicosapentaénoïque et l’acide docosahexaénoïque, sont principalement tirés du poisson, et une petite fraction vient des végétaux. Les acides gras oméga-3 abaissent modestement les taux de triglycérides, mais l’effet le plus important sur les MCV se produit par l’intermédiaire de divers autres mécanismes liés au fonctionnement des membranes cellulaires, aux propriétés antioxydantes et à la réduction des petites particules de cholestérol à lipoprotéines de basse densité athérogènes. Les lignes directrices continuent de recommander de consommer 2 portions de poisson par semaine. Il existe peu de données probantes sur les bienfaits des AGO3 en prévention primaire des MCV. Étant donné que 40 % des Canadiens en ont des taux insuffisants et que ces faibles taux peuvent être associés à d’autres maladies chroniques avec le temps, des suppléments d’AGO3 pourraient être envisagés, surtout pour ceux qui ont une hypertriglycéridémie ou qui ne mangent pas de poisson, ou pour les végétariens et les végans. Des doses allant jusqu’à 1 g par jour sont jugées sécuritaires. Pour la prévention secondaire après l’optimisation des statines, si les taux de triglycérides se situent entre 1,5 et 5,6 mmol/L, les lignes directrices recommandent, sur la base de données probantes de niveau 1A, de prendre 2 g d’icosapent éthyle 2 fois par jour. Cette même recommandation s’applique en prévention primaire pour les patients qui ont le diabète, une hypertriglycéridémie et un facteur de risque additionnel de MCV. À mesure que les stocks de poisson diminuent avec le temps, la préservation des pêches pour les pays en développement et l’obtention des AGO3 à partir des microalgues ou de sources végétales génétiquement modifiées pourraient prendre de l’importance. <h3>Conclusion</h3> Toutes les lignes directrices recommandent au moins 2 portions de poisson gras par semaine, même si les bienfaits des AGO3 sont principalement observés en prévention secondaire. Les huiles de poisson et les préparations composées d’acide eicosapentaénoïque et d’acide docosahexaénoïque n’ont pas démontré de bienfaits, quels que soient la dose et le niveau de prévention, chez les patients à qui on a prescrit des statines de manière appropriée. L’acide eicosapentaénoïque à forte dose procure des bienfaits considérables chez certains patients qui prennent des statines et ont des taux élevés de triglycérides.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
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