Ceftriaxone pharmacokinetics in interleukin-10-treated murine pneumococcal pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Anti-inflammatory therapy with interleukin-10 (IL-10) was previously reported to reduce pulmonary inflammation and to prevent septicaemia in murine pneumococcal pneumonia treated with ceftriaxone. In the present report, we investigated the influence of pulmonary infection and IL-10 administration on the pharmacokinetics of ceftriaxone. METHODS: CD1 mice were infected with 10(7) cfu of Streptococcus pneumoniae. Treatments (intraperitoneal) with IL-10 (1 microg per mouse), ceftriaxone (20 mg/kg) or the combination of IL-10 + ceftriaxone were initiated 18 h after infection. Groups of mice were sacrificed at several time points from 5 min to 24 h after initiation of therapy. Ceftriaxone was quantified in blood and lungs using a microbiological assay. Additional groups of mice received a second dose of IL-10 at 36 h post-infection. Survival rates were recorded over 14 days. RESULTS: The clearance of ceftriaxone was significantly reduced in infected mice compared with that in non-infected animals (P < 0.01), whereas AUC, mean residence time, t(1/2) and AUC(lung)/AUC(serum) were significantly enhanced (P < 0.01, 0.01, 0.05, 0.05). Co-administration of IL-10 with ceftriaxone in infected animals further retained ceftriaxone in the bloodstream and reduced its volume of distribution at steady state and the ratio of AUC(lung)/AUC(serum). IL-10 alone did not modify significantly the pharmacokinetics of ceftriaxone in blood and lungs of non-infected animals. CONCLUSIONS: The results suggest that pulmonary infection, and therapy with IL-10, both affect the pharmacokinetics of ceftriaxone. Indeed, administration of IL-10 + ceftriaxone improved the survival rate of mice (P < 0.001 compared with therapy with ceftriaxone alone). IL-10 should be considered as an adjunctive therapy to antibiotics against severe infections.
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 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) | 0,000 | 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 ».