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Enregistrement W2388267448

Impact of Aqueous Extract of Red Beet Hemorrhagic Anemia in Mice

2015· article· en· W2388267448 sur OpenAlexaff
Wang Chun-l

Notice bibliographique

RevueShipin yanjiu yu kaifa · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemoglobinRed blood cellAnemiaDistilled waterChemistryMedicineAqueous extractAnimal sciencePharmacologyInternal medicineTraditional medicineBiologyChromatography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To investigate the effects of aqueous extract of the red beet on loss anemia mice, the 50 mice were randomly divided into normal control group, model group and red beet water extract high, medium and low dose groups, each group contained 10 mice. The blood loss anemia mice model was constructed by the method of angular vein plexus. Gastric perfusion was started after 24 hours, whereas the mice in the control group were given the distilled water in the gastric. The number of red blood cells in mice and hemoglobin content were determined before the loss of blood, blood loss after 24 hours, after dosing 5 days and 10 days, respectively.Our model reduced the number of red blood cells in mice, and decreased the content of hemoglobin. After treated by the aqueous extract of red beet orally, the red blood cell count and hemoglobin content of mice increased variously. After gavaging 5 days with red beet aqueous extract, there was significant difference between the hemoglobin content, red blood cell count of the high dose group and the control group. The former group was significantly higher than those in control group. Red beet aqueous extract of high, middle dose group mice returned to normal after 10 days of gavaging. Aqueous extract of red beet hemorrhagic anemia could promote recovery.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,702

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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