Nutritional Supplements for Healthy Aging: A Critical Analysis Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Healthy aging is defined as survival to advanced age while retaining autonomy in activities of daily living, high societal participation, and good quality of life. Sarcopenia, insomnia, cognitive impairment, and changes in sensation can be key hinderances to healthy aging, but nutritional supplements may abate their impact. As research advances, an updated review on their efficacy on age-related conditions is warranted. Results: Sarcopenia can be mitigated through proper protein intake, supplements like creatine, and in certain situations Branched-Chain Amino Acids and Vitamin D, in adults over 65. Melatonin supplementation has moderate evidence for improving sleep, while valerian root lacks evidence. Magnesium, tart cherry, and kiwifruits have shown promising impacts on sleep in limited articles. Magnesium, Vitamin D, and B vitamin supplementation have been shown to improve cognition in those with mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease but require further study prior to recommendation. The Age-Related Eye Disease Study supplement combination is routinely recommended to reduce risk of progression to advance stages of age-related macular degeneration. Alpha-Lipoic Acid and Folate have been investigated for their roles in mitigating age-related hearing losses. Conclusions: Nutritional supplements and lifestyle changes may mitigate disabilities across multiple domains of age-related illnesses and promote healthy aging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».