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Enregistrement W1983055411 · doi:10.1097/00005768-200003000-00005

Safety of chronic exercise in a rat model of kidney disease

2000· article· en· W1983055411 sur OpenAlexaff
MICHAEL J. DARNLEY, Nancy M. DiMarco, Harold M. Aukema

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreatinineEndocrinologyMedicinePolycystic kidney diseaseInternal medicineBone mineralPopulationBlood urea nitrogenTreadmillBone mineral contentKidney diseaseKidneyPhysiologyOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DARNLEY, M. J., N. M. DIMARCO, and H. M. AUKEMA. Safety of chronic exercise in a rat model of kidney disease. Med. Sci. Sports Exerc., Vol. 32, No. 3, pp. 576–580, 2000. Purpose: The objective of this study was to determine the effect of treadmill running on polycystic kidney disease (PKD) progression and bone mineral density in Han:SPRD-cy rats, an animal model of PKD. Methods: Using a 2 × 2 design, normal and polycystic male rats were divided randomly into exercise and sedentary groups at 4 wk of age. The exercising group performed treadmill exercise (14 m·min−1) for 30 min 3 d·wk−1 for 6 wk, whereas the control group remained sedentary. This 6-wk period represents the period of greatest cyst growth in this model. Results: Both exercised and sedentary polycystic animals had significantly greater kidney weights, as well as greater concentrations of serum urea nitrogen and serum creatinine than control animals. Exercise did not alter these parameters in either normal or polycystic animals. In addition, bone mineral density and bone mineral content, determined by dual-energy x-ray absorptiometry, were not altered by exercise in these animals. Bone mineral content, however, was marginally lower in polycystic animals. Conclusions: These results support the safety of moderate exercise in PKD. Additional research in this area is needed since there may be other benefits that are derived from exercise in this population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations8
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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