AKTIVITAS ANTIHIPERTENSI EKSTRAK ETANOL DAUN MATOA (Pometia pinnata J.R.Forst. & G.Forst.) PADA MODEL HEWAN HIPERTENSI YANG DIINDUKSI PREDNISON DAN NaCl
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension is a disease without symptoms that is very dangerous (silent killer) because it is often not realized. Conditions that are not controlled and occur continuously will cause a disease factor related to cardiovascular disease. Empirically, matoa leaves are commonly used as antihypertensive drugs. This study aims to determine the activity of the ethanolic extract of matoa leaves as a diuretic and antihypertensive. Diuretic testing was carried out for 6 hours with urine volume measurement every hour. Each test animal was given warm water as a loading dose, using a comparison (Furosemide 3.6 mg/KgBW) and the matoa leaf ethanol extract test group with doses of 150, 300, and 500 mg/KgBW. Antihypertensive testing was carried out in a preventive manner using Prednisone 1.5 mg/KgBW and NaCl 2%, comparison (Hydrochlorothiazide 2.25 mg/KgBW) and the test group ethanol extract of matoa leaves with doses of 150, 300, and 500 mg/KgBW. given orally for 14 days. The test parameters were urine volume, systolic blood pressure and diastolic pressure. The data obtained were analyzed using One Way ANOVA and Kruskall Wallis. The results showed that the ethanol extract of matoa leaves could increase urine output, and decrease systolic and diastolic blood pressure because it had a comparable activity with the comparison group (p<0.05). A dose of 150 mg/kgBW has the most effective activity as an antihypertensive.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle