Cardiometabolic Risk Factors in Experimental Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Cardiometabolic risk factors are sorely underreported after spinal cord injury (SCI), despite the high prevalence of metabolic disorders and cardiovascular mortality in this population. Body-composition analysis and serum-lipid profiling are two assessments that are beginning to be more widely used to document metabolic changes after clinical SCI. Individuals with SCI have been reported to carry increased visceral fat and to exhibit altered serum-lipid levels. However, little is known about the development of these cardiometabolic risk factors in animal models. Using a combination of magnetic resonance imaging (MRI) and adipose tissue dissection, we show that visceral and subcutaneous adipose tissue were both increased at 1 month, but not at 1 week, after complete T3 SCI in rats. Additionally, at 1 month post injury, T3 SCI rats exhibited nonfasting serum hypertriglyceridemia, a result obtained using both standard clinical methods and a home cholesterol monitoring device (CardioChek). Interestingly, at 1 month post injury, rats with complete T10 SCI did not show an increase in either visceral adiposity or serum triglyceride levels. The fact that complete high-thoracic SCI disrupts lipid metabolism and perturbs fat storage in the subacute period, while low-thoracic SCI does not, suggests that differences in descending sympathetic control of adipose tissue might play a role in these changes. These results provide the first evidence of cardiometabolic risk factors in experimental animals with SCI, and are a starting point for investigations of the etiology of obesity and metabolic dysfunctions that often accompany SCI.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».