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Enregistrement W2103592692 · doi:10.1556/aphysiol.90.2003.3.8

Effect of diazepam treatment on metabolic indices in trained and untrained rats

2003· article· en· W2103592692 sur OpenAlexaff
Mélanie Tremblay, LM Bussieres, F. P. Pettigrew, W C Fielding, EG Noble, Zsolt Radák, Anne Taylor

Notice bibliographique

RevueActa Physiologica Hungarica · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensWestern UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiazepamGlycogenEndocrinologyInternal medicineCarbohydrate metabolismMetabolismSkeletal muscleLipid metabolismChemistryCarbohydrateCalciumMedicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise training, like diazepam, is commonly employed as a means of reducing anxiety. Both diazepam and exercise training have been shown to modify carbohydrate and lipid metabolism as well as influence calcium metabolism in skeletal muscle. As receptor binding and thereby efficacy of diazepam has been demonstrated to be modulated by the lipid environment of the receptor, and changes in calcium levels can affect a number of intracellular signalling pathways, we sought to determine if the interaction of both chronic diazepam and exercise training would modify selected metabolic indices in an animal model. For this purpose, muscle and liver glycogen, blood glucose and plasma free fatty acids (FFA) were measured in sedentary, exercise trained and exercise trained, acutely exhausted animals. Alterations in lipid and carbohydrate metabolism were observed in all experimental groups. Diazepam treatment alone exerts metabolic consequences, such as elevated muscle glycogen and plasma FFA and depressed blood glucose levels, which are similar to those observed with exercise training. When animals are acutely exercised to exhaustion, however, differences appear, including a reduced rise in plasma FFA, which suggests that long-term diazepam treatment does influence exercise metabolism, possibly as a result of effects on the sympatho-adrenal system.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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