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Enregistrement W2061054529 · doi:10.1155/2012/914938

NAFLD, Estrogens, and Physical Exercise: The Animal Model

2011· article· en· W2061054529 sur OpenAlexafffund
Jean-Marc Lavoie, Abdolnaser Pighon

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition and Metabolism · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSteatosisMenopausePostmenopausal womenPhysiologyEndocrinologyAnimal modelInternal medicineMetabolic syndromeAnimal studiesPopulationEstrogenBioinformaticsObesityBiologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One segment of the population that is particularly inclined to liver fat accumulation is postmenopausal women. Although nonalcoholic hepatic steatosis is more common in men than in women, after menopause there is a reversal in gender distribution. At the present time, weight loss and exercise are regarded as first line treatments for NAFLD in postmenopausal women, as it is the case for the management of metabolic syndrome. In recent years, there has been substantial evidence coming mostly from the use of the animal model, that indeed estrogens withdrawal is associated with modifications of molecular markers favouring the activity of metabolic pathways ultimately leading to liver fat accumulation. In addition, the use of the animal model has provided physiological and molecular evidence that exercise training provides estrogens-like protective effects on liver fat accumulation and its consequences. The purpose of the present paper is to present information relative to the development of a state of NAFLD resulting from the absence of estrogens and the role of exercise training, emphasizing on the contribution of the animal model on these issues.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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