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Enregistrement W4380730266 · doi:10.1080/07853890.2023.2224970

Protective effects of<i>Centella asiatica</i>extract on spatial memory and learning deficits in animal model of systemic inflammation induced by lipopolysaccharide

2023· article· en· W4380730266 sur OpenAlexfundno aff
Mazura Md Pisar, Beng Jin Chee, Idris Long, Asiah Osman

Notice bibliographique

RevueAnnals of Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicinal Plants and Neuroprotection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésCentellaInflammationLipopolysaccharideSystemic inflammationAnimal modelMedicineSpatial learningPharmacologyImmunologyTraditional medicineHippocampusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: (CA) extract on inflammatory responses induced by lipopolysaccharide (LPS) and resulting changes in cognitive behavior. MATERIALS AND METHODS: Adult male Sprague-Dawley rats were divided into 4 groups as control, LPS, CA and LPS + CA. The treatments with LPS (5 mg/kg) were intraperitoneally (i.p) injected on day 4 and CA ethanol extract (200 mg/kg) were given orally for 14 days. Morris Water Maze (MWM) test was performed to assess spatial learning and memory performance. Acute oral toxicity of the extract at the highest dose of 5000 mg/kg was also conducted. RESULTS: < .001) on day 5) and induced differential cytokine responses in the blood. No mortality and no significant variation in the body and organ weights between the control and the treated group was observed after 14 days of acute toxicity study. Hematological analysis and biochemical parameters revealed no toxic effects of the extract. Pathologically, neither gross abnormalities nor histopathological changes were observed. DISCUSSION AND CONCLUSION: extract improves spatial memory, learning deficits and regulates proinflammatory responses in systemic LPS-treated rats.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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