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Enregistrement W2807296086 · doi:10.1139/cjpp-2018-0160

Effects of CO<sub>2</sub> water-bath treatment on blood flow and angiogenesis in ischemic hind limb of diabetic rat

2018· article· en· W2807296086 sur OpenAlexaffvenue
Yan‐Jun Xu, Vijayan Elimban, Sukhwinder K. Bhullar, Naranjan S. Dhalla

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHindlimbIschemiaDiabetes mellitusFemoral arteryBlood flowStreptozotocinLigationPeripheralArteryInternal medicineLimb ischemiaEndocrinologyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of CO2 water-bath therapy on the hind limb of diabetic animals with or without peripheral ischemia were examined. Diabetes was induced in rats by administering streptozotocin (65 mg·kg−1), and the animals were then divided into 3 groups. After 4 weeks, peripheral ischemia was induced by ligation of the femoral artery for 2 weeks in 2 groups (diabetic ischemic) of diabetic rats, whereas the femoral artery was not occluded in the third group (diabetic). All these animals were subjected to water-bath therapy (with or without CO2 mixing; 20 min·day−1 for 5 days·week−1) for a period of 4 weeks. Both peak and mean flows, unlike minimal flow, in diabetic ischemic limbs were increased about a twofold by CO2 water-bath treatment. Morphological examination of hind limb tissue sections revealed about a twofold increase in the small artery count in diabetic ischemic animals upon CO2 water-bath treatment. These results indicate that CO2 water-bath therapy augments the blood flow and development of angiogenesis in the skeletal muscle of diabetic ischemic animals and thus may be of some benefit for the treatment of peripheral arterial disease in diabetes.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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