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Enregistrement W1018607683 · doi:10.1096/fasebj.22.2_supplement.117

Does a failure to normalize diurnal glucocorticoids negate the benefits of exercise training?

2008· article· en· W1018607683 sur OpenAlexafffund
Kevyn Mejia‐Hernandez, Jonathan E. Campbell, Michael C. Riddell

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCorticosteroneInternal medicineEndocrinologyMedicineAnimal modelCircadian rhythmGlucocorticoidHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glucocorticoids (GCs) are released by the hypothalamic‐pituitary‐adrenal (HPA) axis in response to a variety of stressors. Although acute elevations of GCs are beneficial, prolonged exposure has significant and detrimental metabolic consequences, most notably seen in Cushing's syndrome. Here, we created an animal model of Cushing's syndrome and investigated the impact of exercise training on various metabolic parameters. Male Sprague‐Dawley rats were divided into exercise and sedentary groups and further subdivided into control (SHAM) and corticosterone (CORT) groups. Exercising animals had access to running wheels for 6 weeks, while sedentary animals remained in standard cages. A 300mg corticosterone pellet was implanted subcutaneously in CORT rats while SHAM rats received a wax pellet. Within 1 week, both sedentary and exercising CORT rats demonstrated a ≈15‐and 1.7‐fold elevation in nadir and peak GCs levels respectively, resulting in an abolished diurnal pattern. Relative to body weight, sedentary CORT animals had more epididymal fat when compared to sedentary controls. Conversely, exercise CORT rats had epididymal fat content comparable to that of exercise SHAM animals. This study proposes a new animal model of Cushing's syndrome and reveals that regular exercise attenuates the accumulation of visceral fat mass in this animal model. This study was funded by NSERC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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