Protein-energy malnutrition induces an aberrant acute-phase response and modifies the circadian rhythm of core temperature
Notice bibliographique
Résumé
Protein-energy malnutrition (PEM), present in 12%-19% of stroke patients upon hospital admission, appears to be a detrimental comorbidity factor that impairs functional outcome, but the mechanisms are not fully elucidated. Because ischemic brain injury is highly temperature-sensitive, the objectives of this study were to investigate whether PEM causes sustained changes in temperature that are associated with an inflammatory response. Activity levels were recorded as a possible explanation for the immediate elevation in temperature upon introduction to a low protein diet. Male, Sprague-Dawley rats (7 weeks old) were fed a control diet (18% protein) or a low protein diet (PEM, 2% protein) for either 7 or 28 days. Continuous core temperature recordings from bioelectrical sensor transmitters demonstrated a rapid increase in temperature amplitude, sustained over 28 days, in response to a low protein diet. Daily mean temperature rose transiently by day 2 (p = 0.01), falling to normal by day 4 (p = 0.08), after which mean temperature continually declined as malnutrition progressed. There were no alterations in activity mean (p = 0.3) or amplitude (p = 0.2) that were associated with the early rise in mean temperature. Increased serum alpha-2-macroglobulin (p < 0.001) and decreased serum albumin (p ≤ 0.005) combined with a decrease in serum alpha-1-acid glycoprotein (p < 0.001) suggest an atypical acute-phase response. In contrast, a low protein diet had no effect on the signaling pathway of the pro-inflammatory transcription factor, NFκB, in the hippocampus. In conclusion, PEM induces an aberrant and sustained acute-phase response coupled with long-lasting effects on body temperature.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».