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Enregistrement W2070975101 · doi:10.1007/s12576-011-0147-x

A single bout of exercise promotes sustained left ventricular function improvement after isoproterenol-induced injury in mice

2011· article· en· W2070975101 sur OpenAlexafffund
Sarah Jimenez, Davinder S. Jassal, Elissavet Kardami, Peter A. Cattini

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiological Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of WinnipegSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineVentricular functionCardiologyInternal medicineCardiac function curveAnesthesiaHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have investigated whether acute (swimming) exercise is sufficient to have sustained beneficial effects against cardiac functional decline observed after high-dose isoproterenol administration. Mice were subjected to one bout of swimming for 30 min ("swim" group). Twenty-four hours later, they were given isoproterenol (160 mg/kg) to cause injury. Two control groups were included, a shallow "water" group, for which no swimming took place, and a "cage" group; they were both given isoproterenol as in the "swim" group. Cardiac function was assessed by tissue Doppler imaging (TDI) 24 h, 2 weeks, and 4 weeks post-isoproterenol. Left ventricular (LV) systolic function including endocardial velocity and radial strain rate declined significantly in all groups at all time points after isoproterenol, compared with their pre-isoproterenol treatment values. The "swim" group, however, had significantly higher LV systolic function compared with either of the control groups at 24 h, and this improvement persisted 2 and 4 weeks post-treatment. There were no significant differences between the control groups at any time point. In conclusion, a single bout of swimming has sustained beneficial effects against injury, as measured by TDI, after administration of isoproterenol.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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