Pharmacokinetics of Amiodarone in hyperlipidemic and simulated high fat‐meal rat models
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine the effect of a high fat meal and hyperlipidemia on the pharmacokinetic behavior of amiodarone. To evaluate these effects, single doses of amiodarone were administered to rats i.v. (25 mg/kg) or orally (50 mg/kg). Some rats were rendered hyperlipidemic by intraperitoneal doses of poloxamer 407 followed by amiodarone i.v. In other normolipidemic rats, amiodarone was administered i.v. in a fasted state or after the administration of 1% cholesterol in peanut oil. Amiodarone plasma concentrations were considerably (>11-fold) increased in hyperlipidemia. Substantial decreases were noted in the clearance, volume of distribution and unbound fraction (11.6, 23 and 24.7-fold, respectively) in plasma of hyperlipidemic rats. Oral lipid caused a significant increase in plasma AUC(0-infinity) (1.38-fold) and a significant decrease in clearance (1.5-fold) of amiodarone after intravenous doses. Oral consumption of 1% cholesterol in peanut oil significantly increased the plasma AUC (1.83-fold) and bioavailability of amiodarone (1.31-fold) after oral doses. In determining oral bioavailability of lipophilic drugs such as amiodarone in food effect studies, in addition to the increase in absorption of drugs, other factors such as a decrease in clearance due to increases in lipoprotein levels should be taken into account.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».