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Enregistrement W2077110992 · doi:10.1152/ajprenal.00006.2001

Mechanisms used to dispose of progressively increasing alkali load in rats

2002· article· en· W2077110992 sur OpenAlexaff
Surinder Cheema‐Dhadli, Shih‐Hua Lin, Mitchell L. Halperin

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Renal Physiology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkali metalExcretionLimitingChemistryUrineDispose patternInorganic chemistryBiochemistryWaste managementOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our objective was to describe the process of alkali disposal in rats. Balance studies were performed while incremental loads of alkali were given to rats fed a low-alkali diet or their usual alkaline ash diet. Control groups received equimolar NaCl or KCl. Virtually all of the alkali was eliminated within 24 h when the dose exceeded 750 micromol. The most sensitive response to alkali input was a decline in the excretion of NH(4)(+). The next level of response was to increase the excretion of unmeasured anions; this rise was quantitatively the most important process in eliminating alkali. The maximum excretion of citrate was approximately 70% of its filtered load. An even higher alkali load augmented the excretion of 2-oxoglutarate to >400% of its filtered load. Only with the largest alkali load did bicarbonaturia become quantitatively important. We conclude that renal mechanisms eliminate alkali while minimizing bicarbonaturia. This provides a way of limiting changes in urine pH without sacrificing acid-base balance, a process that might lessen the risk of kidney stone formation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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