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Enregistrement W3083243333 · doi:10.9734/jpri/2020/v32i2130755

Blood Sugar Lowering Potentials of Aqueous and Ethanol Extracts of the Mixture of Rinds of Citrullus vulgaris Schrad (Watermelon) and Chrysophyllum albidum G. (Udara) Fruits on Alloxan-Induced Diabetic Wistar Rats

2020· article· en· W3083243333 sur OpenAlexaff
Gogo James Owo, Simon Beresford

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Research International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitrullusAlloxanTraditional medicineBlood sugarDiabetes mellitusEthanolChemistrySugarPharmacologyBiochemistryFood scienceBiologyBotanyMedicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Citrullus vulgaris Schrad, commonly known as “watermelon” and Chrysophyllum albidum G., commonly called ‘‘Udara’’ are two important plants known to possess high antioxidant and therapeutic properties especially antidiabetic properties. The present study is aimed at investigating the blood glucose lowering potentials of both the aqueous and ethanolic extracts of the mixture of rinds of C. vulgaris Schrad and C. albidum in normal and alloxan-induced-diabetic rats. Aqueous and ethanol rinds extracts of the mixture were administered in wistar albino rats of weight range of 150-200g to determine their blood glucose lowering activity. The oral administration of aqueous mixed rinds extracts at dose of 1500 mg/kg body weight (Group 4) for 9 days led to a highly significant blood glucose reduction at P<0.05 when compared to the diabetic control (Group 2) and the ethanol mixed rinds extracts at the same dose (Group 6). There was a significant reduction in blood glucose (P<0.05) by other group dose extracts (Groups 3,5 and 6) compared to diabetic control. Hence, aqueous mixed rinds extracts of Citrullus vulgaris Schrad and C. albidum might be recommended as a potential hypoglycemic drug in the treatment of diabetes mellitus.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,310 · 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'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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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