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Enregistrement W1897130464 · doi:10.1139/y2012-044

Effects of swimming training on tissue glycogen content in experimental thyrotoxic rats

2012· article· en· W1897130464 sur OpenAlexvenueno aff
Luiz Fernando Paulino Ribeiro, Inaian Pignatti Teixeira, Glaucio Aparecido da Silva, Rodrigo Augusto Dalia, Marcelo Costa Júnior, Natália Oliveira Bertolini, María Alice Rostom de Mello, Eliete Luciano

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycogenInternal medicineEndocrinologyEuthyroidAnaerobic exerciseThyroidMedicineSkeletal muscleHormonePhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thyrotoxicosis, a condition in which there is an excessive amount of circulating thyroid hormones, leads to reduced glycogen content in different tissues. In this study we analyzed the effects of aerobic swimming training on liver, heart, and skeletal muscle glycogen content in experimentally induced thyrotoxicosis. Wistar male rats were divided into euthyroid sedentary (ES, n = 12), euthyroid trained (ET, n = 11), thyrotoxic sedentary (TS, n = 12), and thyrotoxic trained (TT, n = 10) groups. Thyrotoxic groups received daily i.p. doses of T4 (sodium levothyroxine, 25 µg/100 g body mass) through the experimental period, and trained groups swam for 1 h at 80% of the aerobic-anaerobic transition intensity, 5 days/week for 4 weeks. Heart and liver glycogen stores were ∼30% lower in T4 treated compared with nontreated groups, but were not changed by training status. On the other hand, glycogen content in mixed fiber type gastrocnemius of TT was 1.5- to 2.3-fold greater than those in other groups, whereas no significant differences were found for the slow soleus muscle. Increased gastrocnemius but not soleus, liver, or heart glycogen indicates that in mild long-term thyrotoxicosis chronic swimming affects glycogen stores in a tissue-specific manner.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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