Effect of diazepam treatment on metabolic indices in trained and untrained rats
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».