Hydro-Alcoholic Root Extracts of Ziziphus abyssinica is Effective in Diabetes Nephropathy and Diabetic Wound Healing
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study evaluated the potential of Ziziphus abysinnica root extract in managing hyperglycaemia in type 2 diabetes mellitus (T2DM), diabetic wound healing and diabetic nephropathy. Methodology: Blood glucose concentrations were measured daily for 14 days after daily administrations of either Ziziphus abysinnica (30, 100, and 300 mg/kg, p.o), metformin (300 mg/kg, p.o) or normal saline as negative control before diabetes induction using a single dose of Streptozotocin (60 mg/kg, i.p) and nicotinamide (120 mg/kg, i.p). Histopathological analysis was performed on the harvested kidneys following administration with Ziziphus abysinnica in diabetic rats. The diabetic wound healing potentials of the plant was also evaluated in streptozotocin-induced diabetic rats by treating them with 15%w/w ZAE ointment. Results: Generally, the percentage of blood glucose levels analysed following administration of drugs were found to be dose-dependent. The highest dose of ZAE (300 mg/kg) had a higher percentage reduction in blood glucose concentration when compared to metformin (300 mg/kg). The lowest dose (30 mg/kg) of ZAE administered attenuated STZ induced pathological damage and showed moderate to maximal improvement to the kidney nephrons. In contrast, the 100 mg/kg and 300 mg/kg dose ZAE demonstrated minimal pathological changes to the kidney architecture. Conclusion: Overall, our study demonstrated the antidiabetic potential of Ziziphus abysinnica, suggesting its possible therapeutic benefit in diabetic wound healing and diabetic nephropathy.
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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) | 0,002 | 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 ».