MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2064809270 · doi:10.1080/10284150310001614652

Effects of Long-term Vitamin K (Phylloquinone) Intake on Retina Aging

2003· article· en· W2064809270 sur OpenAlexafffund
Isabelle Carrié, Guylaine Ferland, Martin S. Obin

Notice bibliographique

RevueNutritional Neuroscience · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueVitamin K Research Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésRetinaVitaminEndocrinologyInternal medicineNeuroprotectionInner plexiform layerBiologyWeaningMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging evidence suggests neuroprotective functions of vitamin K and/or vitamin K-dependent proteins. We investigated the effect of dietary vitamin K on retina aging (thinning). Female Sprague-Dawley rats were maintained from weaning on low (80 microg kg(-1) diet), adequate (500 microg kg(-1) diet) or high (2000 microg kg(-1) diet) levels of vitamin K1 (phylloquinone). Relative concentrations of brain vitamin K associated with these diets were 1: 3.3: 25 (K1) and 1: 2.7: 9.0 (menaquinone-4). Histomorphometry of old (21 month) rats revealed positive associations between vitamin K and thickness of retina layers, especially in the equatorial/peripheral retina. No association of diet and retina thickness was detected among young (6 month) animals. The sparing effect of vitamin K in the retina was most evident in the inner plexiform layer and in the photoreceptor inner and outer segments. Surprisingly, we observed no effect of vitamin K on the age-dependent loss of photoreceptor cells, interneurons or ganglion cells. These data suggest a role for vitamin K in maintaining the aging retina and suggest that the sparing effect of vitamin K does not reflect the survival-promoting (anti-apoptotic) activities of vitamin K-dependent proteins.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNutritional NeuroscienceMême sujetVitamin K Research StudiesTravaux en français237 207