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Enregistrement W2092558320 · doi:10.1139/y02-124

Effects of age and anesthetic on plasma glucose and insulin levels and insulin sensitivity in spontaneously hypertensive and Wistar rats

2002· article· en· W2092558320 sur OpenAlexafffundvenue
Mary L. Battell, Sanjay Bhanot, John H. McNeill

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of British Columbia and YukonHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyInsulinBasal (medicine)MedicinePentobarbitalInsulin resistanceGlucose tolerance testAnestheticAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the effects of anesthetic, age, and strain on oral glucose tolerance tests (OGTT, 1 g/kg body weight) and intraperitoneal glucose tolerance tests (IPGTT, 2 g/kg body weight) in spontaneously hypertensive (SH) and Wistar rats. Pentobarbital anesthesia caused an elevation in basal glucose and insulin levels in Wistar rats at 9 and 16 weeks of age and in SH rats at 9 weeks. Anesthesia increased the insulin output during an OGTT in both strains of rats while glucose was unchanged. Anesthesia reduced the insulin sensitivity index calculated from the OGTT but not from the IPGTT data. The age of the rats (9-11 vs. 16-18 weeks) had no effect on the basal glucose or insulin levels, but older Wistar rats had a greater insulin output following oral glucose and older SH rats had a greater insulin output following intraperitoneal glucose. On the basis of the insulin sensitivity index, SH rats were clearly more insulin resistant than age-matched Wistar rats. The SH rats also had higher basal insulin levels, as well as higher insulin output, following both glucose challenges. In summary, SH rats are more insulin resistant than Wistar rats, and anesthesia, which elevated basal glucose and insulin levels and increased the insulin output in response to a glucose challenge, may increase insulin resistance.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations16
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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