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Enregistrement W2317409654 · doi:10.1249/01.mss.0000401870.99169.93

Characterizing an Animal Model of Anorexia Nervosa

2011· article· en· W2317409654 sur OpenAlexaff
Sarah E. Charles, Catherine E. Amara

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensJacobs (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeptinAnorexia nervosaAnorexiaEndocrinologyInternal medicineWheel runningFood intakeAnimal modelFat massHormoneBody weightMedicineAnimal scienceComposition (language)BiologyObesityEating disorders

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anorexia Nervosa is a condition of severe under-nutrition characterized by alterations in multiple neuroendocrine axes. PURPOSE: To investigate the temporal changes in body composition and neuroendocrine hormones in food restricted rats, with and without access to running wheels, over a four week period. METHODS: Sixteen, 12 wk old, female Wistar rats were randomly divided into four groups: Control (C), Control/Wheel-Running (C/WR), Starved (S), and Starved/Wheel-Running (SWR). C animals were fed ad libitum, while S were food restricted with the goal of achieving 75% of body mass within the first two weeks with a maintenance phase for the final two weeks. Wheel running activity and food intake were measured constantly through-out the study, and IGF-1, leptin (ELISA) and body composition (DXA, GE Lunar Prodigy) were measured at baseline (B) and once a week ending at 4 weeks (T4). RESULTS: SWR animals demonstrated a rapid loss of body fat (BF) (B = 43.4±5.3g, T4 = 6.6±5.0g) tracked by significant decreases in both leptin (B = 12.5±1.48ng/mL, T4 = 1.8±0.12ng/mL) and IGF-1 (B = 184±13.2ng/mL, T4 = 44±5.8ng/mL). S animals demonstrated similar reductions in BF (B = 37.8g±3.8, T4 = 5.9g±2.4), leptin (B = 7.5±1.3ng/mL, T4 = 2.0±0.3ng/mL) and IGF-1 (B = 196±20.3ng/mL, T4 = 67±7.9ng/mL). C and CWR animals grew to roughly 110%-115% of their original body mass over the study and demonstrated similar increases in IGF-1 (C: B = 181.5±22.9ng/mL, T4 = 244±14.4ng/mL; CWR: B = 180±13.2ng/mL, T4 = 246±21.6ng/mL). However, despite an increase in body mass, wheel running resulted in a reduction in BF (CWR: B = 42.4±6.6g, T4 = 33.3±3.9g) while C animals gained BF (B = 38.2±9.83g, T4 = 46.9±10.1g). In both cases, leptin changed in parallel with BF (CWR: B = 16.4±1.6ng/mL±, T4 = 10.3±0.9ng/mL; C: B = 5.37±0.3ng/mL, T4 = 14.3±3.2ng/mL. CONCLUSION: These data demonstrate that changes in leptin occur rapidly upon initiation of food restriction tracking losses in BF, while adaptations in IGF-1 parallel changes in lean tissue. Wheel running did not prohibit weight gain in ad lib fed animals and resulted in modest reductions in body fat suggesting that investigation of a refeeding program for the food restricted animals that includes exercise is warranted and might not be counter-productive as previously thought.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2011
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