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Enregistrement W2066342122 · doi:10.1113/jphysiol.2002.019430

Influence of hypernatraemia and urea excretion on the ability to excrete a maximally hypertonic urine in the rat

2002· article· en· W2066342122 sur OpenAlexaff
Surinder Cheema‐Dhadli, Mitchell L. Halperin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon Transport and Channel Regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUreaExcretionTonicityUrineSodiumUrine sodiumChemistryEndocrinologyPotassiumInternal medicineUrine osmolalityHypertonic salineElectrolyteMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rats normally excrete 20-25 mmol of sodium (Na+) + potassium (K+) per kilogram per day. To minimize the need for a large water intake, they must excrete urine with a very high electrolyte concentration (tonicity). Our objective was to evaluate two potential factors that could influence the maximum urine tonicity, hypernatraemia and the rate of urea excretion. Balance studies were carried out in vasopressin-treated rats fed a low-electrolyte diet. In the first series, the drinking solution contained an equivalent sodium chloride (NaCl) load at 150 or 600 mmol l(-1). In the second series, the maximum urine tonicity was evaluated in rats consuming 600 mmol l(-1) NaCl with an 8-fold range of urea excretion. Hypernatraemia (148 +/- 1 mmol l(-1)) developed in all rats that drank 600 mmol l(-1) saline. Although the rate of Na+ + K+ excretion was similar in both saline groups, the maximum urine total cation concentration was significantly higher in the hypernatraemic group (731 +/- 31 vs. 412 +/- 37 mmol l(-1)). Only when the rate of excretion of urea was very low, was there a further increase in the maximum urine total cation concentration (1099 +/- 118 mmol l(-1)). Thus hypernatraemia was the most important factor associated with a higher urine tonicity.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,136

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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