Comparative Plasma and Interstitial Fluid Pharmacokinetics of Meloxicam, Flunixin, and Ketoprofen in Neonatal Piglets
Notice bibliographique
Résumé
Piglet castration and tail-docking are routinely performed in the United States without analgesia. Pain medications, predominately nonsteroidal anti-inflammatory drugs, are used in the EU/Canada to decrease pain associated with processing and improve piglet welfare, however, past studies have shown the efficacy and required dose remain controversial, particularly for meloxicam. This study assessed the pharmacokinetics of three NSAIDs (meloxicam, flunixin and ketoprofen) in piglets prior to undergoing routine castration and tail-docking. Five-day-old male piglets (8/group) received one of 3 randomized treatments; meloxicam (0.4 mg/kg), flunixin (2.2 mg/kg), ketoprofen (3.0 mg/kg). Two hours post-dose, piglets underwent processing. Drug concentrations were quantified in plasma and interstitial fluid (ISF) and pharmacokinetic parameters were generated by noncompartmental analysis. Time to peak concentration (Tmax) of meloxicam, flunixin and S(-)-ketoprofen in plasma were 1.21, 0.85 and 0.59h, compared to 2.81h, 3.64h and 2.98h in the ISF, respectively. The apparent terminal half-life of meloxicam, flunixin and S(-)-ketoprofen were 4.39, 7.69 and 3.50h, compared to 11.26h, 16.34h and 5.54h, respectively in the ISF. If drug concentrations in the ISF are more closely related to efficacy than the plasma, then the delay between the Tmax in plasma and ISF may be relevant to the timing of castration in order to provide the greatest analgesic effect.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».