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Enregistrement W2028895269 · doi:10.1155/2012/847167

Liuwei Dihuang Lowers Body Weight and Improves Insulin and Leptin Sensitivity in Obese Rats

2011· article· en· W2028895269 sur OpenAlexafffund
Benjamin Perry, Junzeng Zhang, Changhao Sun, Tarek M. Saleh, Yanwen Wang

Notice bibliographique

RevueEvidence-based Complementary and Alternative Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaAtlantic Veterinary College
Mots-clésNEFAInternal medicineEndocrinologyLeptinMedicineObesityOverweightTriglycerideDoseInsulinAdverse effectInsulin resistanceCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study was aimed at investigating the efficacy and mechanism(s) of action of a Chinese herbal formulation, Liuwei Dihuang (LWDH), as a prospective natural weight-lowering product. Following a 2-week acclimation period, 48 obesity-prone (OP-CD) rats were divided into 4 groups (n = 12 each). One group served as a positive control for obesity (OP), while the other 3 were challenged twice daily by oral gavage with total daily dosages of 500, 1500, or 3500 mg/kg BW LWDH, respectively, for 10 weeks. One group (n = 12) of obesity-resistant (OR-CD) rats served as the normal control group. All rats were fed the same AIN-93G diet modified to contain 60% energy from fat. The highest LWDH dose significantly reduced body weight during the last 4 weeks of treatment. Food intake was reduced beginning in week 2. The high LWDH dose lowered serum triglyceride (TG) and nonesterified fatty acid (NEFA) levels and body fat. Both the high and medium doses also lowered serum leptin and insulin levels. Liver function testing revealed no adverse side effects under the current experimental conditions. The results of the present study suggest that LWDH has potential as a preventive or therapeutic natural product against overweight and 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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