Swim Training Reduces Metformin Levels in Fructose-Induced Insulin Resistant Rats
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Regular exercise training and metformin medication are widely considered to increase insulin sensitivity and protect against type 2 diabetes, however, evaluating the effect of exercise training on the disposition and pharmacokinetics of metformin is unclear. METHODS: We investigated the effect of a 4-wk swim training program (45 min/day, 5 days/wk) on the pharmacokinetics for the use of metformin in fructose-induced insulin resistant rats. Fructose-induced insulin resistant rats were assigned into two groups (n=6/group): swim training with metformin (SM), and non-swim training with metformin (CM). Blood samples were collected from 12 h-fasted rats at baseline and at 0.25, 0.5, 0.75, 1, 2, 3, 4, 6, 8, 10, and 12 h after an oral glucose tolerance test (OGTT) with administration of a single dose of metformin (450 mg/kg). RESULTS: Our study revealed that both glucose and insulin levels in the SM group were significantly lower than those in the CM group at 15 min following OGTT. The maximum concentration (C(max)) and area under the serum concentration-time curve (AUC) for the SM group were significantly lower than CM group. The apparent distribution volume (Vd) and the time-averaged total body clearance (CL) for the SM group were significantly higher than those for the CM group. There were no significant differences in the time to maximum concentration (T(max)) or the time to half-life concentration (t(1/2)) between the two groups. CONCLUSIONS: Our data demonstrate that swim training reduces metformin serum levels.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».