Local antinociceptive action of fluoxetine in the rat formalin assay: role of <scp>l</scp>-arginine/nitric oxide/cGMP/K<sub>ATP</sub> channel pathway
Notice bibliographique
Résumé
The present study was conducted to evaluate the local antinociceptive actions of fluoxetine, a selective serotonin reuptake inhibitor, and the possible involvement of the l-arginine/NO/cGMP/KATP channel pathway in this effect using the formalin test in rats. To elucidate the underlying mechanisms, animals were pre-treated with l-NAME, aminoguanidine, methylene blue, glibenclamide, l-arginine, sodium nitroprusside, or diazoxide. Local ipsilateral, but not contralateral, administration of fluoxetine (10–300 μg/paw) dose-dependently suppressed flinching number during both early and late phases of the test, and this was comparable with morphine also given peripherally. Pre-treatment with l-NAME, aminoguanidine, methylene blue, or glibenclamide dose-dependently prevented fluoxetine (100 μg/paw)-induced antinociception in the late phase. In contrast, administration of l-arginine, sodium nitroprusside, and diazoxide significantly enhanced the antinociception caused by fluoxetine in the late phase of the test. However, these treatments had no significant effect on the antinociceptive response of fluoxetine in the early phase of the formalin test. Our data demonstrate that local peripheral antinociception of fluoxetine during the late phase of the formalin test could be due to activation of l-arginine/NO/cGMP/KATP channel pathway. The peripheral action of fluoxetine raises the possibility that topical application of this drug (e.g., as a cream, ointment, or jelly) may be a useful method for relieving the inflammatory pain states.
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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 ».