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Enregistrement W1670736147 · doi:10.1155/2015/819520

The Effects of Elk Velvet Antler Dietary Supplementation on Physical Growth and Bone Development in Growing Rats

2015· article· en· W1670736147 sur OpenAlexafffund
Jiongran Chen, Yanfei Yang, Sepideh Abbasi, Daryoush Hajinezhad, Saija Kontulainen, Ali Honaramooz

Notice bibliographique

RevueEvidence-based Complementary and Alternative Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Health Research Foundation
Mots-clésAntlerAlkaline phosphataseInternal medicineEndocrinologyQuantitative computed tomographyBone growthFemurBone mineralBone developmentMedicineBiologyPhysiologyOsteoporosisSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elk velvet antler (EVA) has been used in traditional Oriental medicine for centuries to promote general health; however, little evidence for its effect on bone development is available. We investigated the effects of lifelong exposure of Wistar rats to a diet containing 10% EVA on physical growth and bone development. Measurements included weekly body weights, blood chemistry and kidney and testis/ovary indices (sacrificed at 5, 9, or 16 weeks of age), and bone traits of the femur bones by peripheral quantitative computed tomography (pQCT). Mean body weights were higher in the EVA group at 4-8 weeks in males and at 5 weeks of age in females. The kidney indices were greater in EVA dietary supplemented male rats at 5 and 16 weeks of age, in females at 16 weeks of age, and testis/ovary indices at 5 weeks of age. The femoral length was increased in both males and females at 5 weeks, and several pQCT-measured parameters had increased in EVA males and females. The activity of alkaline phosphatase (ALP) increased in EVA group while the content of calcium and phosphorus did not differ among groups. Our results seem to support a role for dietary supplementation of EVA on growth and bone development in this model.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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