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Enregistrement W2804152638 · doi:10.1016/j.bonr.2018.05.004

Bone development in growing female mice fed calcium and vitamin D at lower levels than is present in the AIN-93G reference diet

2018· article· en· W2804152638 sur OpenAlexafffund
Jenalyn L. Yumol, C. Brent Wakefield, Sandra M. Sacco, Philip Sullivan, Elena M. Comelli, Wendy E. Ward

Notice bibliographique

RevueBone Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrock University
Organismes subventionnairesBrock UniversityCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésCalciumVitamin D and neurologyEndocrinologyInternal medicineVitaminBiologyPhysiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The AIN-93G reference (REF) diet is used to allow the comparison within and between studies of different research groups but its levels of vitamin D (vit D) and calcium (Ca) may be higher than required for healthy bone structure and bone mineral density (BMD). OBJECTIVE: To determine if lower dietary levels of Ca (3.5, 3 or 2.5 g Ca/kg diet) at 1 of 2 levels of vit D (100 or 400 IU/kg diet) supports similar development of bone structure and BMD compared to AIN-93G reference (REF) diet in female CD-1 mice at 2 and 4 months of age. METHODS: and PTH were quantified. RESULTS: or femur strength at the midpoint or neck. Serum PTH was not elevated compared to REF in either Trial. CONCLUSION: Lowering both dietary vit D (100 IU/kg) and Ca (2.5 g/kg) in AIN-93G diet did not result in differences in bone development of female CD-1 mice at early adulthood. Translational relevance of bone studies conducted using the AIN-93G diet may be affected by its high vit D and Ca content.

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)0,002
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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