Effects of orally administered gabapentin, tramadol, and meloxicam on ocular variables in healthy dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effects of gabapentin, tramadol, and meloxicam on tear production, intraocular pressure (IOP), pupillary diameter, tear break-up time, and corneal touch threshold in healthy dogs when given orally for 3 days. ANIMALS: 9 healthy research Beagles. PROCEDURES: A randomized, blinded, case-crossover study with a 6-sequence, 3-treatment, and 3-period design was performed. A 7-day acclimation period was followed by 3 treatment phases, each with a 3-day treatment period followed by a 7-day washout period for 3 different drugs. Block randomization was used to group dogs for treatments with drug A (gabapentin), B (tramadol), or C (meloxicam). Measurements of tear production, IOP, pupillary diameter, tear break-up time, and corneal touch threshold were performed on a schedule. A generalized mixed-effects linear regression model was created for each ocular variable, accounting for repeated measures within individuals. RESULTS: Intraocular pressure was the only variable to have differed substantially between the first 5 and last 2 days of the acclimation period. When treatment phase, day, time of day, dog identification, baseline value, and eye were accounted for, the mean IOP was lower for dogs during treatment phases with gabapentin or tramadol, compared with meloxicam, but this difference was not considered clinically meaningful. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results indicated that a minimum 5-day acclimation period is necessary for IOP measurements to return to baseline in dogs. The statistically identified effect of gabapentin and tramadol on IOP in dogs of the present study warrants further investigation. It is possible that at higher dosages, or in dogs with glaucoma, this effect may become clinically significant.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».