Inability of healthy subjects to deposit potassium during hypokinesia and potassium supplementation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effect of potassium (K+) supplementation and hypokinesia (HK; diminished movement) on muscle K+ content and K+ loss. METHODS: Studies were conducted on 40 healthy male volunteers during a pre-experimental period of 30 days and an experimental-period of 364 days. Volunteers were equally divided into four groups: unsupplemented control subjects (UCS), unsupplemented experimental subjects (UES), supplemented control subjects (SCS), and supplemented experimental subjects (SES). A daily supplement of 1.17 mmol potassium-chloride (KCl) per kg body weight was given to the subjects in the SCS and SES groups. RESULTS: Muscle K+ content decreased (P < 0.05), and plasma K+ concentration, and K+ loss in urine and feces increased (P < 0.05) in the SES and UES groups compared with their pre-experimental levels and the values in their respective control groups (SCS and UCS). Muscle K+ content decreased more (P < 0.05), and plasma K+ concentration and K+ loss in urine and feces increased more (P < 0.05) in the SES group than in the UES group. CONCLUSION: Muscle K+ content is not decreased by the K+ deficient diet and K+ loss is not increased by the higher muscle K+ content in the body. Rather it is caused by the inability of the body to use K+ during HK and K+ supplementation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».