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Enregistrement W6966058643 · doi:10.48336/4vv2-cz10

The effect of neonatal total parenteral nutrition on glucose metabolism in neonates and adult Yucatan miniature pigs

2025· article· en· W6966058643 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParenteral nutritionBetaineCarbohydrate metabolismMetabolismCreatineInsulinDiabetes mellitusGlucose uptake

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Total parenteral nutrition (TPN) is used when oral nutrition is not possible, but may cause metabolic disturbances, increasing the risk of Type 2 diabetes mellitus (T2DM). We hypothesize that TPN feeding early in life can alter glucose metabolism in a way that persists into adulthood, leading to the development of biomarkers associated with T2D. Additionally, we hypothesized that supplementing TPN with betaine and creatine could potentially correct these changes, and that intrauterine growth-restriction (IUGR) could exacerbate TPN-induced changes. We assigned 32 female Yucatan miniature piglets to four groups: normal birth weight receiving TPN (TPN); sow-fed (SF); normal birthweight TPN supplemented with betaine and creatine (TPN-B+C); and IUGR piglets fed TPN (TPN�IUGR). After 2 weeks on TPN (or SF), glucose metabolism and insulin sensitivity was assessed. All pigs were then fed an oral diet for ~10 mo, and glucose metabolism tests were repeated. TPN feeding showed significantly more sensitive glucose metabolism, which were more pronounced immediately after TPN but remained significant 10 mo later. TPN also increased insulin sensitivity, which was corrected by adding betaine and creatine. IUGR did not exacerbate TPN effects. This study suggests that TPN in early life can permanently impact glucose metabolism into adulthood, but these changes do not align with T2DM.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,272
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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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