A high protein (HP) diet results in moderate renal and hepatic damage but improves body size, glucose handling and haptoglobin levels in diet‐induced obese rats
Notice bibliographique
Résumé
HP diets may aid in weight control and glucose handling, but also can cause minor damage to healthy kidneys. Since obesity itself increases renal damage, the additive effects of obesity and an HP diet were investigated in diet‐induced obese rats. Obesity‐prone and ‐resistant rats were given a high fat diet for 12 wk to induce obesity, followed by either HP [35 en%, ad libitum (AL)] or normal protein [35 en%, NP, either AL or pair‐weighed (PW)] for 8 wk. Obese rats given HP compared to NP diets AL consumed more feed but gained less weight. Renal enlargement in the HP compared to NP AL rats accompanied by higher proteinuria compared to NP AL and PW rats, and hepatic enlargement and elevated serum alanine aminotransferase in HP compared to PW NP rats indicated potential minor renal and hepatic damage. However, in addition to less weight gain, HP compared to NP AL rats also had lower blood glucose levels, homeostatic model assessment2 (HOMA2) scores and lower haptoglobin levels. Thus, the potential risks of HP feeding on minor renal and hepatic damage in obesity should be evaluated against the potential benefits on weight loss, glucose handling and inflammation. Grant Funding Source : CIHR 196330
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».