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Enregistrement W4243622348 · doi:10.3410/f.717953971.793461957

Faculty Opinions recommendation of Impact of caloric restriction on health and survival in rhesus monkeys from the NIA study.

2012· dataset· en· W4243622348 sur OpenAlexaff
Amira Klip, Nicolas J. Pillon

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2012
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésPrimateCalorie restrictionRegimenMedicineNonhuman primateGerontologyPhysiologyBiologyInternal medicineNeuroscienceEvolutionary biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Life extension by calorie restriction (CR) has been widely reported in a variety of species and remains on the forefront of anti-aging intervention studies.We report healthspan and survival effects of CR from a 23-year study in rhesus macaques conducted at the National Institute on Aging (NIA).CR initiated at older ages did not increase survival relative to Controls; however, CR monkeys demonstrated an improved metabolic profile and may have less oxidative stress as indicated by plasma isoprostane levels.When initiated in young monkeys, there was a trend (p=0.06) for a delay in age-associated disease onset in CR monkeys; but again, survival curves were not improved, in contrast to another study reported in the literature.This suggests that the effects of CR in a long-lived animal are complex and likely dependent on a variety of environmental, nutritional, and genetic factors.Calorie restriction (CR) is often reported as the most robust non-genetic mechanism to extend lifespan and healthspan.Typically involving reductions of 10-40% in intake of a nutritious diet, the CR paradigm is frequently used as a tool to understand mechanisms that contribute to aging and age-associated diseases.In addition to lifespan, CR has also been reported to delay or prevent the occurrence of many chronic diseases in a variety of animals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,020

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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