Acetyl-L-carnitine prevents and reduces oxaliplation-evoked painful peripheral neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To examine the potential efficacy of acetyl-L-carnitine(ALCAR) to prevent and treat oxaliplation-evoked pain.METHODS: 20 adult male Sprague-Dawley rats(150-200 g) were randomly divided into two groups,ALCAR group and control group.Each group had 10 rats.A stock solution of oxaliplatin is diluted to 2 mg/mL with 5% dextrose in distilled water and injected IP at 2 mg/kg on five consecutive days(d 0-d 4) in a volume of 1.0 mL/kg.ALCAR(100 mg/kg;p.o.) or vehicle was given daily starting on day 0(the day of the first oxaliplatin injection) and continuing until day 21(i.e.,15 days after the last oxaliplatin injection.Mechano-allodynia and mechano-hyperalgesia were assessed using von Frey hairs with bending forces of 4 g and 15 g,respectively,on d 8,d 22,d 27,d 35,and d 41 postoperatively.Withdrawal responses were counted and expressed as an overall percentage response.RESULTS:Mechano-allodynia(4 g) and mechano-hyperalgesia(15 g) of the rats in ALCAR group were significantly and persistently reduced(P0.01) on d 8,d 22,d 27,d 35,and d 41 postoperatively in comparison with control group.CONCLUSION: It is concluded that ALCAR may be useful in the prevention and treatment of oxaliplatin-induced painful peripheral neuropathy.
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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 | 0,000 |
| 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 ».