Effect of ketamine on the physiological responses to combined hypoglycemic and psychophysical stress
Notice bibliographique
Résumé
There is evidence that hypoglycemic stress can interact with other stressors, and that ketamine can mitigate the impact of these stressors on behavior and physiology. The current study in male Sprague-Dawley rats investigated whether pre-treatment with 0, 10, or 20 mg/kg ketamine could modulate the interaction between hypoglycemia induced by 0 or 300 mg/kg 2-deoxy-D-glucose (2-DG) and the psychophysical stress of forced swimming (FSS; 6 sessions, 10 min/session) on serum concentrations of corticosterone (CORT) and the pro-inflammatory cytokine, tumor necrosis factor (TNF)-α. It was found that 2-DG enhanced the CORT response to an initial session of FSS, and this effect dissipated after multiple sessions. More importantly, animals displayed significantly higher levels of CORT and lower levels of TNF-α in response to a drug-free test swim conducted 1 week after exposure to the combined stressors, and these responses were not observed in rats that were pre-treated with ketamine. Overall, these findings indicate that ketamine has the potential to reduce the negative impact of interacting stressors on the biological reactivity of the hypothalamic-pituitary-adrenal axis and the immune system.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».