Thyroid and Lipid Status in Guide Dogs During Training: Effects of Dietary Protein and Fat Content
Notice bibliographique
Résumé
Nutrition plays a leading role that most influences thyroid response and energetic metabolism. Aim was to compare the effect of diet on thyroid and lipid status in guide dogs during a 12-weeks training period. Eight Labrador Retrievers were divided into two groups homogeneous for sex, age, body weight, and Body Condition Score (BCS) and fed two commercial diets one, HPF, characterized by low-carbohydrate/high-protein/high-fat (29%:39%:19% as-fed) and the other, LPF, by high-carbohydrate/low-protein/low-fat (50%:24%:12% as-fed) content. The serum thriiodothyronine (T3), thyroxine (T4), cholesterol (CHOL), triglycerides (TAGs) and non-esterified fatty acids (NEFA) were determined at Day 0, 28, 56, and 84, before the daily training. Statistical model included the effects of Diet (HPF vs. LPF) and Time (Day 0 to Day 84), and their interaction. In the HPF group, Diet significantly (p < 0.01) increased T4, CHOL, and TAGs and decreased NEFA. In both groups, Time significantly (p < 0.05) increased T4 and TAGs, CHOL at Day 28, and NEFA at Day 56. The interaction did not influence serum hormones and lipid pattern. The adjustments in thyroid and lipid responses to moderate exercise in HPF group were driven mainly by the nutrient composition of the diet in relation to the involvement of metabolic homeostasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».