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Enregistrement W2024336145 · doi:10.1155/2015/635023

The Ovariectomized Rat as a Model for Studying Alveolar Bone Loss in Postmenopausal Women

2015· review· en· W2024336145 sur OpenAlexafffund
Bryan D Johnston, Wendy E. Ward

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesBrock UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésOvariectomized ratDental alveolusMedicineTooth lossDentistryBone mineralOsteoporosisPostmenopausal womenEstrogenPhysiologyInternal medicineEndocrinologyOral health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In postmenopausal women, reduced bone mineral density at the hip and spine is associated with an increased risk of tooth loss, possibly due to a loss of alveolar bone. In turn, having fewer natural teeth may lead to compromised food choices resulting in a poor diet that can contribute to chronic disease risk. The tight link between alveolar bone preservation, tooth retention, better nutritional status, and reduced risk of developing a chronic disease begins with the mitigation of postmenopausal bone loss. The ovariectomized rat, a widely used preclinical model for studying postmenopausal bone loss that mimics deterioration of bone tissue in the hip and spine, can also be used to study mineral and structural changes in alveolar bone to develop drug and/or dietary strategies aimed at tooth retention. This review discusses key findings from studies investigating mandible health and alveolar bone in the ovariectomized rat model. Considerations to maximize the benefits of this model are also included. These include the measurement techniques used, the age at ovariectomy, the duration that a rat is studied after ovariectomy and habitual diet consumed.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations110
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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