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Enregistrement W4395091898 · doi:10.47832/2717-8234.18.24

THE EFFECTS OF ROSUVASTATIN EFFECT ON THE KIDNEY IN MALE ALBINO RATS

2024· article· en· W4395091898 sur OpenAlexaboutno aff
Al-Zubaidi SURA, Al-Ibadi ZEAD, Haneen Imad Al-Sultani, Ahmed A. Obaid, Hazar Shakir Saleh

Notice bibliographique

RevueMINAR International Journal of Applied Sciences and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRosuvastatinKidneyMedicineInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aim: Rosuvastatin is known to competitively inhibit HMG-CoA reductase, selectively and reversibly, this enzyme converts HMG-CoA to mevalonic acid in the cholesterol biosynthesis pathway, which is the rate-limiting step in cholesterol synthesis. Rosuvastatin is one of the most important cholesterol-lowering stanins that has been on the market by AstraZeneca since 2003, with unique pharmacokinetic and pharmacodynamic properties. There are some studies that dealt with the effect of rosuvastatin on the kidneys and were contradictory in their results. Therefore, the aim of the current study was to evaluate the effect of rosuvastatin (pharma science Incorporated company - Montreal/ Canada) on the physiological and histopathological parameters in the kidneys of male albino rats. Material and Methods: Forty adult of albino rats were used in the study. After acclimation, the rats were randomly divided into four groups (8 rats in each group) as follows: The first control group: was given normal saline solution (NS), the second group 10 mg/kg rosuvastatin, the third group was given 20 mg/kg rosuvastatin, while the fourth group was given 40 mg/kg rosuvastatin. The dose was continued for 60 days in a once-daily dosing regimen. After the end of the experiment, chemical analyzes were performed for kidney function, including cystatin C and vitamin D3. Then the rats were dissected, and kidney tissues were taken for histological study

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,262 · 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
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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