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Enregistrement W2900098641 · doi:10.1139/cjpp-2018-0228

Preconditioning with atorvastatin against renal ischemia–reperfusion injury in nondiabetic versus diabetic rats

2018· article· en· W2900098641 sur OpenAlexvenueno aff
Sherif S. Hassan, Ayman Abo El-Enein Rizk, Charity Thomann, Ahmed Galal Motawie, Shereen Abdel Fattah, Zulfiqar Ahmad

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtorvastatinOxidative stressKidneyRenal functionIschemiaRenal ischemiaIntraperitoneal injectionInternal medicineEndocrinologyDiabetes mellitusUrologyReperfusion injury

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute renal failure complicates renal ischemia-reperfusion (I/R) owing to reactive oxygen species production. Atorvastatin (ATO) has anti-inflammatory and antioxidant properties. The current study investigated whether ATO alleviated damage induced by renal I/R injury in nondiabetic versus diabetic rat models. Thirty-six rats were equally divided into 6 groups: group A1 (nondiabetic sham), group A2 (nondiabetic I/R), group A3 (nondiabetic ATO + I/R), group B1 (diabetic sham), group B2 (diabetic I/R), and group B3 (diabetic ATO + I/R). All groups experienced 45 min of bilateral renal ischemia followed by 24 h of reperfusion. Groups A3 and B3 were treated with single intraperitoneal doses of ATO (10 mg/kg) 30 min before ischemia. Histological analysis of kidney tissues, kidney function tests, and analyses of caspase-3 and CD44 expression and oxidative stress markers were performed to assess tubular injury. Histological analysis revealed marked tubular damage in groups A2 and B2 but improvement in groups A3 and B3. Improvements were also found in groups A3 and B3 for caspase-3 and CD44 expression, kidney function tests, and oxidative stress markers. Our results suggest ATO may ameliorate renal I/R injury differently between nondiabetic and diabetic rats.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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