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Enregistrement W2069680804 · doi:10.1111/j.1365-2982.2007.01027.x

Manipulation of food intake and weight dynamics using retrograde neural gastric electrical stimulation in a chronic canine model

2007· article· en· W2069680804 sur OpenAlexafffund
Paul Aelen, Emil Neshev, Marie‐Claude Cholette, Kim C. Crisanti, P. R. Mitchell, Estifanos Debru, Nicholas T Church, Martin P. Mintchev

Notice bibliographique

RevueNeurogastroenterology & Motility · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal motility and disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStimulationMedicineAntrumStomachFood intakeObesityWeight lossBody weightImplantGastroenterologyAnesthesiaInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neural gastric electrical stimulation (NGES) could be a new technique for treating obesity. However, chronic animal experimentation exploring the efficacy of this therapy is lacking. In this study we investigated the utility of retrograde NGES in a chronic canine model. Nine mongrel dogs (26.8 +/- 5.2 kg) underwent laparoscopic implantation of 2-channel neurostimulator leads in the distal antrum. Five dogs formed a control group and four dogs underwent stimulation. Food intake and weight dynamics were regularly monitored during two separate research protocols, each comprising 2-week baseline, stimulation and washout periods. The stimulation voltage was constant in the first protocol and was ramped in the second. In the first protocol three out of the four stimulated dogs demonstrated significant decrease in food intake (P < 0.05). However, this materialized in a significant weight reduction in one dog only. In the second protocol, all stimulated dogs exhibited significant food intake and weight reduction (P < 0.05) compared to controls. Necropsies and histopathological analysis did not reveal any abnormalities in the stomach, the adjacent organs or around the implant. NGES could be a safe new technique for reducing food intake and weight and, therefore, it might be helpful for treating obesity.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,926

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations18
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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