AKTIVITAS ANTIDIABETES EKSTRAK ETANOL DAUN DAN BATANG SIDAGURI (Sida rhombifolia) TERHADAP MODEL HEWAN DIABETES TIPE 2
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes merupakan penyakit yang ditandai dengan meningkatnya kadar glukosa dalam darah yang terjadi karena kurangnya produksi insulin atau berhentinya produksi insulin dalam tubuh. Herba Sidaguri (Sida rhombifolia) diketahui memiliki aktifitas sebagai antidiabetes. Penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi aktivitas antidiabetes ekstrak etanol daun dan batang sidaguri (Sida rhombifolia) terhadap model hewan diabetes tipe 2 dan mencari bagian mana yang paling efektif sebagai antidiabetes. Metode penelitian ini merupakan penelitian eksperimental secara in vivo. Mencit dibagi menjadi 9 Kelompok yaitu kelompok kontrol negative, kontrol positif, Glibenklamid 0,65 mg/KgBB, ekstrak daun sidaguri dosis 3,5; 7; dan 14 mg/KgBB, serta ekstrak batang sidaguri dosis 3,5; 7; dan 14 mg/KgBB. Pengujian dilakukan secara kuratif, hewan uji kecuali kontrol negatif, diberikan induksi aloksan monohidrat 80 mg/KgBB melalui rute intravena, kemudian setelah 3 hari pasca induksi, dilakukan pemeriksaan kadar glukosa darah puasa. Perlakuan dilanjutkan dengan pemberian terapi selama 14 hari melalui rute peroral. Parameter uji pada penelitian ini adalah pengukuran kadar glukosa daraah pada hari ke 0, 7, dan 14, serta histopatologi organ pancreas. Dari hasil pengujian diperoleh bahwa ekstrak yang memberikan efek antidiabetes terbaik adalah ekstrak etanol daun sidaguri dosis 14 mg/KgBB namun belum mampu memperbaiki kondisi sel-sel pankreas sepenuhnya.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».