The potential of hormones and selective oestrogen receptor modulators in preventing voiding dysfunction in rats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether oestrogen, selective oestrogen receptor modulators (SERMs), and growth hormone (GH) can prevent the development of voiding dysfunction in a postpartum postmenopausal rat model of voiding dysfunction. MATERIALS AND METHODS: Immediately after spontaneous delivery, nine primiparous Sprague-Dawley rats served as uninjured controls (sham group) and 54 underwent intravaginal balloon dilation. On day 7, the 54 subject rats underwent bilateral ovariectomy. A week later, six treatment groups of nine rats were randomized to receive: normal saline (injured control group), 17beta-oestradiol (E(2)), raloxifene, levormeloxifene, GH, or GH + E(2). The treatment groups received daily subcutaneous injections for 3 weeks. The effects of hormone treatment were examined by conscious cystometry at the end of the study. Voiding dysfunction was defined to include overactive bladder and sphincter deficiency. RESULTS: The sham rats had a mean (sd) voiding frequency of 3 (0.87) times in 10 min and a bladder capacity of 0.43 (0.13) mL with smooth cystometry curves. The number of rats in each treatment group (each group contained nine rats) that had voiding dysfunction was as follows: E(2), three; raloxifene, six; levormeloxifene, four; and controls, four (P > 0.05 among the groups). Only one rat in the GH-treated group and no rats in the GH + E(2)-treated group had voiding dysfunction, which was significantly less in the GH + E(2)-treated group than in the controls (P = 0.041). CONCLUSION: This functional data suggest that the development of voiding dysfunction can be prevented by short-term administration of GH and GH + E(2) in our rat model. SERMs and E(2) alone seem to have no therapeutic effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».