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Enregistrement W1976551878 · doi:10.1159/000138730

Development of an Intravenous Desferrioxamine Mesylate Treatment Protocol for Swine: Monitoring of Desferrioxamine and Metabolites by High-Performance Liquid Chromatography

2008· article· en· W1976551878 sur OpenAlexaff
Erika A. Fisher, D. R. Crapper McLachlan, Theo P.A. Kruck, Robert A. Mustard

Notice bibliographique

RevuePharmacology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacokineticsUrineChemistryDeferoxamineMetabolismPharmacologyChelationMetaboliteHigh-performance liquid chromatographyChromatographyDrug metabolismBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Desferrioxamine (DFO) metabolism and its pharmacokinetics were studied in a swine model using high-performance liquid chromatography. DFO and three iron-binding metabolites occurred in plasma. Interindividual differences in pharmacokinetics and metabolism were observed. Urine analysis in 4 pigs showed three iron-binding metabolites. The mean percent dose excreted in urine in the form of the parent drug was 45 +/- 10% and 10 +/- 2% (means +/- SD) in the form of metabolites. Of the total amount of the parent drug infused, 3 h after initiation, 87% was in the form of DFO, whereas 13% was present as the DFO-iron III complex which represented 45 mg of urinary iron elimination. The described DFO infusion protocol provides for sufficient DFO to chelate significant amounts of ferric iron in excess of normal levels, thus allowing experimental studies of iron chelation in a variety of disease states.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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