Interplay of Obesity, Ethanol, and Contaminant Mixture on Clinical Profiles of Cardiovascular and Metabolic Diseases: Evidence from an Animal Study
Notice bibliographique
Résumé
Obesity, ethanol, and contaminants are known risk factors of cardiovascular and metabolic diseases (CMD). However, their interplay on clinical profiles of these diseases remains unclear, and thus were investigated in this study. Male lean or obese JCR rats were given water or 10% ethanol and orally treated with or without a contaminant mixture (CM) dissolved in corn oil and loaded on two cookies at 0, 1.6, or 16 mg/kg BW/day dose levels for 4 weeks. The CM consisted 22 environmental contaminants found in human blood or serum of Northern populations. Over 60 parameters related to CMD were examined. The results revealed that obesity in JCR rats resembles the clinical profiles of non-alcoholic fatty liver disease in humans. Obesity was also associated with increased serum and organ retention of mercury, one of the chemical components of CM. Exposure to ethanol lightened hyperlipidemia, increased liver retention of mercury, and increased risk for hypertension in the obese rats. CM lessened hyperlipidemia and hyperenzymemia, worsened systemic inflammation and increased the risk for hypertension in the obese rats. CM markedly increased serum ethanol levels with or without ethanol exposure. Tissue total mercury contents significantly correlated with clinical parameters with altered profiles by both ethanol and obesity. These results suggest that obese individuals may be more prone to contaminant accumulation. Ethanol and CM exposure can alter clinical profiles associated with obesity, which may lead to misdiagnosis of CMD associated with obesity. CM can alter endogenous production and/or metabolism of ethanol, further complicating disease progression, diagnosis, and treatment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».