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Enregistrement W4293678446 · doi:10.3390/ani12162115

Anabolic Steroids in Fattening Food-Producing Animals—A Review

2022· review· en· W4293678446 sur OpenAlexaboutno aff
Kristýna Skoupá, Kamil Šťastný, Z. Sládek

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePharmacological Effects and Assays
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNárodní Agentura pro Zemědělský Výzkum
Mots-clésAnabolismAnabolic AgentsAnabolic steroidPhysiologyTestosterone (patch)MedicineMuscle atrophyEndocrinologyIrritabilityInternal medicineAtrophyAnxietyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anabolic steroids are chemically synthetic derivatives of the male sex hormone testosterone. They are used in medicine for their ability to support muscle growth and healing and by athletes for esthetic purposes and to increase sports performance, but another major use is in fattening animals to increase meat production. The more people there are on Earth, the greater the need for meat production and anabolic steroids accelerate the growth of animals and, most importantly, increase the amount of muscle mass. Anabolic steroids also have proven side effects that affect all organs and tissues, such as liver and kidney parenchymal damage, heart muscle degeneration, organ growth, coagulation disorders, and increased risk of muscle and tendon rupture. Anabolic steroids also have a number of harmful effects on the developing brain, such as brain atrophy and changes in gene expression with consequent changes in the neural circuits involved in cognitive functions. Behavioral changes such as aggression, irritability, anxiety and depression are related to changes in the brain. In terms of long-term toxicity, the greatest impact is on the reproductive system, i.e., testicular shrinkage and infertility. Therefore, their abuse can be considered a public health problem. In many countries around the world, such as the United States, Canada, China, Argentina, Australia, and other large meat producers, the use of steroids is permitted but in all countries of the European Union there is a strict ban on the use of anabolic steroids in fattening animals. Meat from a lot of countries must be carefully inspected and monitored for steroids before export to Europe. Gas or liquid chromatography methods in combination with mass spectrometry detectors and immunochemical methods are most often used for the analysis of these substances. These methods have been considered the most modern for decades, but can be completely ineffective if they face new synthetic steroid derivatives and want to meet meat safety requirements. The problem of last years is the application of "cocktails" of anabolic substances with very low concentrations, which are difficult to detect and are difficult to quantify using conventional detection methods. This is the reason why scientists are trying to find new methods of detection, mainly based on changes in the structure of tissues and cells and their metabolism. This review gathered this knowledge into a coherent form and its findings could help in finding such a combination of changes in tissues that would form a typical picture for evidence of anabolic misuse.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,205 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations30
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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