Influence of Low Carbohydrate High Fat Ketogenic Diets on Renal and Liver Parameters
Notice bibliographique
Résumé
In recent times the use of high fat ketogenic diet as a treatment strategy in some diseases and weight control has been on the increase. This study aims to elucidate the effect of high fat ketogenic diet on some renal and liver parameters. Forty albino rats were used and divided into four groups. Group A was control; B, C, and D were fed with diets including butter, coconut oil and olive oil respectively for eight weeks. Urine and serum samples were assayed spectrophotometrically. There was a significant difference in urinary albumin (0.13±0.01g/dl) of group D when compared with control (0.22 ± 0.03g/dl). Urinary creatinine concentrations of group D (4.32±0.70mg/dl) was higher than group C (1.75±0.46 mg/dl). Urea of group B (39.40±4.70 mg/dl), group C (29.90±1.46 mg/dl) and group D (40.20±2.62mg/dl) were lower than control group (64.20±3.41mg/dl). Serum creatinine concentrations of group B (1.05±0.09mg/dl), group C (0.85±0.07lmg/dl) and group D (1.03±0.07 mg/dl) were reduced significantly. Albumin: creatinine ratio of group A (120.6±32.04) was higher than that of group D (41.31±8.28). AST (260.1±17.80) was higher in group C compared with A (160.1± 9.510). ALT for D (91.20±18.70), group A (36.00±3.84), serum albumin concentrations of group D (3.590±0.1286), group C (3.590±0.1286) and group A (4.100±0.1814). Total protein concentration of group C (5.390±0.2105), D (5.280± 0.1104) and group A (6.190±0.2496g). Body weight of experimental groups reduced while the control groups increased. This study has confirmed that high fat ketogenic diet can be used for weight management however it could be harmful to the liver but did not show any harmful effects on the kidneys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».