Involvement of leukotriene pathway in the development of sevoflurane-induced pica in rats
Notice bibliographique
Résumé
We previously reported that sevoflurane-induced pica, kaolin ingestion behavior, in rats has the potential to reflect postoperative nausea and vomiting (PONV) in humans. It is well-known that corticosteroids, which inhibit both prostaglandin and leukotriene syntheses due to phospholipase A2 inhibition, are effective for reducing PONV; however, the precise mechanisms remain unclear. We investigated the involvement of the prostaglandin or leukotriene pathway in the development of sevoflurane-induced pica. We found that sevoflurane-induced pica was effectively inhibited by pretreatment with a leukotriene receptor antagonist (montelukast) or an inhibitor of 5-lipoxygenase (zileuton), rather than an inhibitor of cyclooxygenase (flurbiprofen). Furthermore, we observed that sevoflurane significantly increased urinary leukotriene excretion and 5-lipoxygenase mRNA expression in the spleen, but not hypothalamus. These results suggest that the production of leukotriene may lead to the development of sevoflurane-induced pica in rats, and that inhibition of the leukotriene pathway could be potentially useful for the treatment of PONV.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».