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Enregistrement W2153242439 · doi:10.1002/pros.21198

Effects of castration on insulin levels and glucose tolerance in the mouse differ from those in man

2010· article· en· W2153242439 sur OpenAlexaff
Takamitsu Inoue, Mahvash Zakikhani, Stéphanie David, Carolyn Algire, Marie‐José Blouin, Michaël Pollak

Notice bibliographique

RevueThe Prostate · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCastrationInternal medicineEndocrinologyInsulinMedicineBiologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Plasma insulin concentration is increased in prostate cancer patients during androgen deprivation therapy (ADT) and hyperinsulinemia has been associated with aggressive prostate cancer behavior. To investigate the possible role of castration-induced hyperinsulinemia as a mechanism that may attenuate the beneficial effects of ADT in patients with prostate cancer, a murine model would be useful. We therefore investigated long-term metabolic effects of castration in several mouse models. METHODS: We studied the long-term influence of castration on energy intake, body weight, glucose tolerance, plasma-insulin, plasma insulin-like growth factor-1 (IGF-1), plasma adiponectin, and plasma leptin in C57BL/6, Swiss nu/nu, and CB17 scid mice receiving various diets. In each case, mice were randomized to have either bilateral orchiectomy or a sham operation. RESULTS: Energy intake, body weight, blood glucose levels in glucose tolerance test, plasma insulin, plasma IGF-1, and plasma leptin level in all had a trend to be decreased in castrated as compared to sham operated mice. Plasma adiponectin level was increased in the castrated mice. CONCLUSIONS: The effects of castration on glucose, insulin, and related markers in several mouse models studied does not coincide with clinical observations; further studies in this area will require clinical research and/or the use of alternate models such as the dog.

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 enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations28
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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