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Enregistrement W2150874377

Exercise hemodynamic and neurohormone responses as sensitive biomarkers for diltiazem in rats.

2006· article· en· W2150874377 sur OpenAlexaff
Pollen Yeung, J. D. Z. Feng, Debbra Fice

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePharmacological Effects and Assays
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiltiazemHemodynamicsSalineMedicineTreadmillEpinephrineAnesthesiaInternal medicineEndocrinologyCalciumPharmacologyChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To investigate the potential of exercise hemodyanamic and neurohormone variables as sensitive biomarkers for pre-clinical evaluation of diltiazem (DTZ). METHODS: Sprague Dawley (SD) rats were randomly divided into 3 groups (n = 6 - 8 each), and each group received DTZ 10 mg/kg twice daily for 5 doses or saline followed by a treadmill exercise protocol for 7 min with speed set at 7 m/min at 3 % grade. The 3rd group received saline but no exercise. RESULTS: Exercise increased SBP from 108 +/- 2 to 131 +/- 3 mmHg, and HR from 437 +/- 6 to 503 +/- 6 bpm, and plasma epinephrine concentrations from 2.0 +/- 0.6 to 5.8 +/- 1.7 ng/mL in control rats (p < 0.05 for all variables), but had no significant effect on DBP (81 +/- 5 vs 87 +/- 6 mmHg) and plasma norepinephrine concentrations (1.5 +/- 0.2 vs 3.9 +/- 0.4 ng/mL). The hemodynamic responses to exercise were significantly attenuated by DTZ (p < 0.05), but the effect on neurohormone response was minimal (p > 0.05). CONCLUSION: Exercise hemodynamic and neurohormone responses are sensitive biomarkers which could be used for safety and efficacy evaluation of DTZ and perhaps also other calcium antagonists in pre-clinical animal models.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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