In Vivo Effects of Naproxen, Salicylic Acid, and Valproic Acid on the Pharmacokinetics of Trichloroethylene and Metabolites in Rats
Notice bibliographique
Résumé
It was recently demonstrated that some drugs modulate in vitro metabolism of trichloroethylene (TCE) in humans and rats. The objective was to assess in vivo interactions between TCE and three drugs: naproxen (NA), valproic acid (VA), and salicylic acid (SA). Animals were exposed to TCE by inhalation (50 ppm for 6 h) and administered a bolus dose of drug by gavage, equivalent to 10-fold greater than the recommended daily dose. Samples of blood, urine, and collected tissues were analyzed by headspace gas chromatography coupled to an electron capture detector for TCE and metabolites (trichloroethanol [TCOH] and trichloroacetate [TCA]) levels. Coexposure to NA and TCE significantly increased (up to 50%) total and free TCOH (TCOHtotal and TCOHfree, respectively) in blood. This modulation may be explained by an inhibition of glucuronidation. VA significantly elevated TCE levels in blood (up to 50%) with a marked effect on TCOHtotal excretion in urine but not in blood. In contrast, SA produced an increase in TCOHtotal levels in blood at 30, 60, and 90 min and urine after coexposure. Data confirm in vitro observations that NA, VA, and SA affect in vivo TCE kinetics. Future efforts need to be directed to evaluate whether populations chronically medicated with the considered drugs display greater health risks related to TCE exposure.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».