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Enregistrement W126974415 · doi:10.1096/fasebj.21.6.a1091

Metabolic effects of long‐term consumption of a high fat, high fructose diet in rats

2007· article· en· W126974415 sur OpenAlexafffund
Mohammed H. Moghadasian, Mohammad M. H. Abdullah, Zuyuan Xu, Rgia A. Othman, Natalie D. Riediger, Khoung Le

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface HospitalHealth Sciences CentreManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésInternal medicineFructoseEndocrinologyMedicineBlood pressureDiabetes mellitusObesityInsulinMetabolic syndromeCarbohydrateBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: High fat, high carbohydrate diets are supposedly contributing to the increased prevalence of obesity, diabetes and other metabolic disorders associated with coronary artery disease. We have examined long‐term effects of a defined high fat/high fructose diet on several cardiovascular risk factors in rats. Methods: Male Sprague Dawley rats fed either regular chow (n=5) or a commercial diet containing 10% lard and 60% fructose (n=7) for 20 weeks. Plasma lipids, glucose, insulin and cytokine levels were measured. Body weight, food consumption, water consumption, and systolic blood pressure were recorded. Results: Systolic blood pressure plus serum triglycerides, total cholesterol, and insulin levels were significantly higher in the treated rats, as compared to controls. Body weight and plasma glucose levels were comparable between the groups. Conclusions: Long‐term consumption of diets high in fat and fructose significantly increase several independent cardiovascular risk factors without causing obesity in rats. Longer studies warrant investigation of these changes on development of atherosclerotic lesions. Acknowledgements: Supported by NSERC, CIHR, and the Heart and Stroke Foundation.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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