A high protein diet at the upper end of the Acceptable Macronutrient Distribution Range (AMDR) leads to kidney glomerular damage in normal female Sprague‐Dawley rats
Notice bibliographique
Résumé
In setting the AMDR for protein at 10–35% of daily energy, the Institute of Medicine acknowledged a lack of data regarding the safety of long‐term intakes. The current study assessed the impact of chronic (17 months) protein consumption at the upper end of the AMDR on renal function and histology. Using plant and animal whole protein sources, female Sprague‐Dawley rats (70 days old; n=8–11 at 4, 8, 12, or 17 mo.) were randomized to either a normal (NP; 15% of energy) or high protein (HP; 35% of energy) diet. Egg albumin and skim milk replaced carbohydrates in the HP diet. Diets were balanced for energy, fat, vitamins and minerals, and offered ad libitum . Renal function was analyzed by urinary protein levels and serum creatinine. Glomerular hypertrophy, glomerulosclerosis and tubulointerstitial fibrosis were assessed on formalin fixed kidneys sections. Rats consuming the HP compared to NP diet had ~15% higher kidney weights (P = <0.0001) and 2–8 times higher proteinuria (P = <0.0001). Consistent with this, HP compared to NP rats had ~23% larger glomeruli (P = 0.0017) and ~29% more glomerulosclerosis (P = 0.0003). Serum creatinine and tubulointerstitial fibrosis levels were not different between groups. These data in normal female rats suggest that protein intakes at the upper end of the AMDR are detrimental to kidney health in the long term. Further studies in other animal models and in humans are warranted. Funded by CIHR.
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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) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».