Plasma and Pituitary Content of Growth Hormone Luteinizing Hormone, and Prolactin in Uremic Rats
Notice bibliographique
Résumé
The influence of chronic renal failure on pituitary content and on serum concentrations of growth hormone (GH), prolactin (PRL), and luteinizing hormone (LH) was studied in chronically uremic rats by comparison with control rats fed ad libitum and diet-restricted rats pair-fed with uremic rats. A decrease of pituitary GH content was found in uremic and diet-restricted rats, in association with a normal circulating GH level. A decrease of pituitary PRL and LH content with respectively high and normal serum values was observed in uremic but not in diet-restricted rats. These data strongly suggest that GH disturbances are related to malnutrition, whereas PRL and LH abnormalities are related to the uremic state per se. As hypoinsulinemia was observed in uremic rats, and as insulin is largely implicated in growth, we have investigated the effects of chronic infusion of insulin, using miniosmotic pumps, on pituitary hormone content. In spite of normalization of circulating insulin levels in uremic rats treated with insulin, pituitary GH, LH, and PRL contents were unaffected. Thus, insulin deficiency did not appear to be responsible for the diminished pituitary reserve of these hormones.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».