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Enregistrement W2024204801 · doi:10.3389/fnins.2013.00130

Stress induced obesity: lessons from rodent models of stress

2013· article· en· W2024204801 sur OpenAlexaff
Zachary R. Patterson, Alfonso Abizaid

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorEnergy homeostasisOrganismHomeostasisAnticipation (artificial intelligence)Social defeatNeuroscienceAllostasisSocial stressPsychologyBiologyObesityEndocrinologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress was once defined as the non-specific result of the body to any demand or challenge to homeostasis. A more current view of stress is the behavioral and physiological responses generated in the face of, or in anticipation of, a perceived threat. The stress response involves activation of the sympathetic nervous system and recruitment of the hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis. When an organism encounters a stressor (social, physical, etc.), these endogenous stress systems are stimulated in order to generate a fight-or-flight response, and manage the stressful situation. As such, an organism is forced to liberate energy resources in attempt to meet the energetic demands posed by the stressor. A change in the energy homeostatic balance is thus required to exploit an appropriate resource and deliver useable energy to the target muscles and tissues involved in the stress response. Acutely, this change in energy homeostasis and the liberation of energy is considered advantageous, as it is required for the survival of the organism. However, when an organism is subjected to a prolonged stressor, as is the case during chronic stress, a continuous irregularity in energy homeostasis is considered detrimental and may lead to the development of metabolic disturbances such as cardiovascular disease, type II diabetes mellitus and obesity. This concept has been studied extensively using animal models, and the neurobiological underpinnings of stress induced metabolic disorders are beginning to surface. However, different animal models of stress continue to produce divergent metabolic phenotypes wherein some animals become anorexic and lose body mass while others increase food intake and body mass and become vulnerable to the development of metabolic disturbances. It remains unclear exactly what factors associated with stress models can be used to predict the metabolic outcome of the organism. This review will explore a variety of rodent stress models and discuss the elements that influence the metabolic outcome in order to further extend our understanding of stress-induced obesity.

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)0,000
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 enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations125
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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