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Enregistrement W3135594715 · doi:10.29252/wjps.10.1.53

Histological Changes in Adipose Tissue: An Alarm When Methamphetamine Is Targeted for Weight Loss Purposes

2021· article· en· W3135594715 sur OpenAlexaff
Fariba Jaafari-Sheybani, Seyed-Ebrahim Hosseini, Davood Mehrabani, Amin Derakhshanfar, Feridoun Karimi‐Busheri

Notice bibliographique

RevueWORLD JOURNAL OF PLASTIC SURGERY · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesShiraz UniversityShiraz University of Medical SciencesIslamic Azad University
Mots-clésAdipose tissueMedicineMethamphetamineWeight lossALARMPathologyBioinformaticsPharmacologyInternal medicineObesityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUNDMethamphetamine (METH) may be administered for weight loss purposes and to understand the METH side-effects more in details, this study aimed at determining the effect of METH on changes in adipose tissue in experimental rats. METHODSForty five male Wistar rats were randomly allocated to three equal groups.Group 1 was experimental receiving METH [0.4 mg/kg, subcutaneously (S/C), 0.6 mL/rat] for 3 weeks, group 2 was the sham group receiving normal saline (0.6 mL/rat, S/C) and the 3 rd group was the control receiving distilled water, identically.The elevated plus maze test was used to confirm cognitive impairment and distraction as anxiety and to verify addiction to METH by assessing the percent time spent in open arm (OAT), the percent time spent in closed arm (CAT), the percent time spent in central parts and head dipping over the side of the maze.Adipose tissue was assessed histologically 7, 14 and 21days after interventions. RESULTSA significant increase in anxiety level, and histologically inflammation, degeneration and necrosis in adipose tissue were visible after METH use.CONCLUSION METH use resulted in a significant inflammation and necrosis in adipose tissue denoting to the dangers of METH use, when recreationally targeted for weight loss purposes.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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