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Enregistrement W2514629749 · doi:10.1155/2016/2649093

Cats in Positive Energy Balance Have Lower Rates of Adipose Gain When Fed Diets Containing 188 versus 121 ppm L-Carnitine

2016· article· en· W2514629749 sur OpenAlexaff
Margaret A. Gooding, Debbie Minikhiem, Anna K. Shoveller

Notice bibliographique

RevueThe Scientific World JOURNAL · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism and Genetic Disorders
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCATSAlgorithmAnimal scienceChemistryMedicineMathematicsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L-carnitine (LC) is included in select adult feline diets for weight management. This study investigated whether feeding adult cats with diets containing either 188 ppm of LC (LC188) or 121 ppm of LC (LC121) and feeding them 120% of maintenance energy requirement (MER) resulted in differences in total energy expenditure (EE), metabolic fuel selection, BW, body composition, and behavior. Cats (n = 20, 4 ± 1.2 yrs) were stratified for BCS and randomly assigned to one of two dietary treatments and fed for 16 weeks. BW was measured weekly, and indirect calorimetry, body composition, physical activity, play motivation, and cognition were measured at baseline and throughout the study. A mixed, repeated measures, ANCOVA model was used. Cats in both treatments gained BW (P < 0.05) throughout the study, with no differences between treatments at any time point (P > 0.05). There were no differences in body composition between groups at baseline; however, body fat (g) and body fat : lean mass ratio were greater in cats fed LC121 in contrast to cats fed LC188 (P < 0.05) on week 16. No other outcomes differed between treatments (P > 0.05). Supplying dietary LC at a dose of at least 188 ppm may be beneficial for the health and well-being of cats fed above MER.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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