Prenatal exposure to THC vapor influences feeding, bodyweight and glucose metabolism under both basal conditions and following high fat diet
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 4-20% of people report using cannabis during pregnancy, thereby it is essential to assess the associated risks. There is some evidence that prenatal cannabis exposure (PCE) may be associated with increased risk for development of obesity and diabetes later in life, however this has not been well explored under controlled conditions. The aim of this study was to use a translational THC vapor model in rodents to characterize the effects of PCE on adiposity, glucose metabolism, and feeding patterns in adulthood, with focus on potential sex differences. Pregnant Sprague Dawley rats were exposed to vaporized THC (100mg/ml) or control (polyethylene glycol vehicle) across the entire gestational period. Adult offspring from PCE or control litters were subjected to measures of adiposity, glucose metabolism and feeding behavior. Rats were then placed onto special diets (60% high-fat diet [HFD] or control 10% low fat diet [LFD]) for 4-months, then re-subjected to adiposity, glucose metabolism and feeding behavior measurements. PCE did not influence maternal weight or food consumption but was associated with transient decreased pup weight. PCE did not initially influence bodyweight or adiposity, but PCE did significantly reduce the rate of bodyweight gain when animals were maintained on special diets (HFD/LFD), regardless of which diet. Further, PCE had complex effects on glucose metabolism and feeding behavior that were both sex and diet dependent. No effects of PCE were found on plasma leptin or insulin, or white adipose tissue mass. Overall, this data enhances current understanding of the potential impacts of PCE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».