Depressive behavior and vascular dysfunction: a link between clinical depression and vascular disease?
Notice bibliographique
Résumé
As chronic stress and depression have become recognized as significant risk factors for peripheral vascular disease in patients with no prior history of vasculopathy, we interrogated this relationship utilizing an established mouse model of chronic stress/depressive symptoms from behavioral research. Male mice were exposed to 8 wk of unpredictable chronic mild stress (UCMS; e.g., wet bedding, predator sound/smell, random disruption of light/dark cycle), with indexes of depressive behavior (coat status, grooming, and mobility) becoming exacerbated vs. controls. In vascular rings, constrictor (phenylephrine) and endothelium-independent dilator (sodium nitroprusside) responses were not different between groups, although endothelium-dependent dilation (methacholine) was attenuated with UCMS. Nitric oxide synthase (NOS) inhibition was without effect in UCMS but nearly abolished reactivity in controls, while cyclooxygenase inhibition blunted dilation in both. Combined blockade abolished reactivity in controls, although a significant dilation remained in UCMS that was abolished by catalase. Arterial NO production was attenuated by UCMS, although H2O2 production was increased. UCMS mice demonstrated an increased, although variable, insulin resistance and inflammation. However, while UCMS-induced vascular impairments were consistent, the predictive power of aggregate plasma levels of insulin, TNF-alpha, IL-1beta, and C-reactive peptide were limited. However, when separated into tertiles with regard to vascular outcomes, insulin resistance and hypertension were predictive of the most severe vascular impairments. Taken together, these data suggest that aggregate insulin resistance, inflammation, and hypertension in UCMS mice are not robust predictors of vascular dysfunction, suggesting that unidentified mechanisms may be superior predictors of poor vascular outcomes in this model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».