EFFECT OF CHRONIC POLYPHARMACY AND THE DRUG BURDEN INDEX (DBI) ON MUSCLE FUNCTION AND STRUCTURE IN AGED MICE
Notice bibliographique
Résumé
Ageing, polypharmacy (≥ 5 different drugs) and increasing DBI (anticholinergic/sedative medication exposure) are associated with falls and impaired physical function. Preclinical ageing models can assess underlying mechanistic changes. We investigated whether chronic therapeutic drugs (polypharmacy or monotherapy), with increasing DBI and/or ceasation (deprescribing), affected physical function and/or muscle histology in mice. 12-month-old male C57BL/6 mice received either control diet or study drug(s). Polypharmacy diets consisted of Zero DBI (metoprolol, simvastatin, omeprazole, paracetamol, irbesartan), Low DBI (metoprolol, simvastatin, omeprazole, paracetamol, citalopram) and High DBI (metoprolol, simvastatin, citalopram, oxycodone, oxybutynin). Individual drugs (High DBI regimen) were tested as monotherapy. At 21-months, animals were randomised to continue treatment or gradual withdrawal. Rotarod performance was assessed at 12-24-months, and balance beam (6mm) at 24-months. Gastrocnemius muscle samples were collected at 27-months. Rotarod results indicate significant reduced endurance for citalopram mice (n=15–36) compared to control (n=24–29; p<0.05) at all time-points, and deprescribing (n=12) improved performance. Compared to control (n=24), balance assessment showed a trend towards impaired performance in High-DBI (n=18; p=0.061) and citalopram (n=14; p=0.134). Compared to metoprolol mice (n=16), metoprolol-deprescribed mice (n=16) showed higher coordination (p=0.016). Preliminary histology results suggest a trend towards less muscle fibres per field in control (n=3), compared to High-DBI (n=3; p=0.119) and citalopram animals (n=2; p=0.049). Our preclinical results suggest High DBI, citalopram and metoprolol drug regimens impact measures of muscle function and structure. Future research will continue to characterise histological changes in muscle including fibre size and types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».