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Enregistrement W2010277421 · doi:10.1139/y01-048

Characterization of the mechanisms involved in the gender differences in<i>p</i>-aminohippurate renal elimination in rats

2001· article· en· W2010277421 sur OpenAlexvenueno aff
Jorgelina A. Cerrutti, Nora B. Quaglia, Adriana M. Torres

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug Transport and Resistance Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasUniversidad Nacional de Rosario
Mots-clésEndocrinologyInternal medicineRenal blood flowRenal functionKidneyPAH clearanceBrush borderChemistryExtraction ratioVesicleBiologyEffective renal plasma flowMedicineMembraneBiochemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender differences in the renal handling on drugs and toxins have received too little attention. In the present study, a variety of preparations were used to examine the basis for the greater effectiveness of the male kidneys in the elimination of p-aminohippurate (PAH) in rats. Renal clearance of PAH was significantly lower in female rats as consequence of its smaller filtered and secreted load. The gender difference in the filtered load may be accounted for the lower value of glomerular filtration rate (GFR) displayed by female rats as compared with males. The lower value of the renal blood flow observed in females might explain, at least in part, the decrease in the GFR and in the secreted load of PAH. In females, maximal uptake for PAH transport into renal basolateral membrane vesicles decreased to 52+/-9% (P < 0.05) and Michaelis-Menten constant for PAH uptake into renal brush border membrane vesicles was increased to 163+/-8% (P < 0.05). These changes might also explain the lower secreted load of PAH. The sex difference in the renal clearance of PAH was also evidenced by the reduced systemic clearance observed in female rats.

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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations39
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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