Influence of experimental diabetes and insulin treatment on the enantioselective pharmacokinetics of mexiletine and its metabolites
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the influence of streptozotocin-induced diabetes on the kinetic disposition and metabolism of mexiletine (MEX) enantiomers in rats. Animals in the control (n = 6 for each blood collection time), diabetic (single intravenous dosage of 45 mg·(kg body mass)(-1) of streptozotocin), and insulin-treated groups (diabetic rats treated daily with 2 IU insulin) received by gavage a single dose of 10 mg·(kg body mass)(-1) racemic MEX. MEX enantiomers and the metabolites hydroxymethylmexiletine (HMM) and p-hydroxymexiletine PHM) were analyzed by LC-MS/MS. Statistical analysis was based on a serial sacrifice design, and parameter estimation was performed using a Bayesian modeling procedure. Area under the curve (AUC) for the (-)-(R) enantiomers of MEX, HMM, and PHM did not differ between the control and diabetic groups. However, AUC for (+)-(S)-MEX and (+)-(S)-HMM were lower in the diabetic than in the control group. Insulin treatment recovered glucose levels to normal and the (+)-(S)-MEX AUC and (+)-(S)-HMM AUC became similar to the AUCs observed in the nondiabetic animals.
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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) | 0,001 | 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 ».