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Enregistrement W4255580165 · doi:10.1016/s1365-6937(09)70046-2

H2O Innovation Inc, Canada

2009· article· en· W4255580165 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFiltration Industry Analyst · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperinsulinemiaInternal medicineInsulin resistanceEndocrinologyPrediabetesMedicineNeuroinflammationInsulin-degrading enzymeMicrogliaInsulinDiseaseDiabetes mellitusType 2 diabetesInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age remains the main risk factor for developing Alzheimer's disease (AD) although certain metabolic alterations, including prediabetes and hyperinsulinemia, also increase this risk. We present a mouse model of AD (APPswe/PS1dE9 mouse) with severe hyperinsulinemia induced by long-term high fat diet (HFD) treatment. After 23 weeks on HFD learning and memory processes were compromised. We observed a significant increase in tau hyperphosphorylation and Aβ pathology, including Aβ levels and amyloid burden. Microglia activation was also significantly increased in HFD-treated mice, both in close proximity to and far from senile plaques. Insulin degrading enzyme and neprilysin levels were not affected, suggesting that Aβ degradation pathways were preserved, whereas we detected an increase in spontaneous cortical bleeding that could underlay an impairment of Aβ interstitial fluid drainage, contributing to the increase in Aβ deposition in APP/PS1-HFD mice. Altogether our data suggest that early hyperinsulinemia is enough to exacerbate AD pathology observed in APP/PS1 mice, and supports the role of insulin-resistance therapies to stop or delay central complications associated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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