Novel Population Pharmacokinetic Method Compared to the Standard Noncompartmental Approach to Assess Bioequivalence of Iron Gluconate Formulations
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Iron-containing products are atypical in terms of their pharmacokinetic properties because iron is only removed by plasma sampling and is non-linear. This study aims to present a novel way of assessing the relative bioavailability of two sodium ferric gluconate complex (SFGC) formulations and compare this approach to a standard previously published noncompartmental approach. METHODS: Data were from open-label, randomized, single-dose studies (Study 1 was parallel whereas Study 2 was crossover). Subjects with low but normal iron levels were infused IV SFGC in sucrose by GeneraMedix Inc. and/or Ferrlecit ® Injection (Watson Laboratories Inc.). In Study 1 (n=240), 125 mg was infused over 10 minutes. In Study 2 (n=29), 62.5 mg was infused over 30 minutes. Samples were assayed for total iron (TI) and transferrin-bound iron (TBI) over 36 hours (Study 1) or 72 hours (Study 2) post-dose. Studies 1 and 2 used standard noncompartmental analysis. Study 2 also used population PK (PPK) analyses with ADAPT 5®. The final model predicted SFGC area-under-the-curve (AUCpred) and maximal concentration (Cmaxpred). Analyses of variance was conducted on ln-transformed PK parameters. Ratios of means and 90% confidence intervals (CIs) were estimated. Bioequivalence was demonstrated if values were within 80-125%. RESULTS: For Study 1, ratios and 90% CIs for TI baseline-corrected Cmax and AUC0-36 were 100.4 (96.5 - 104.5) and 99.7 (94.2 - 105.5). For TBI, results for TI baseline-corrected Cmax and AUC0-36 were 86.8 (82.7 - 91.1) and 92.4 (85.6 - 99.7). For Study 2, a multi-compartmental model simultaneously described the PK of TI, TBI and SFGC. Ratios and 90% CIs for SFGC Cmaxpred and AUCpred were 89.9 (85.9 - 94.0) and 89.7 (85.7 - 93.9), while ratios and 90% CI obtained from the noncompartmental analysis of Study 2 did not meet BE criteria because of low power. CONCLUSIONS: Both the standard and PPK modeling approach suggested bioequivalence between the iron products. However, with the PPK method, less subjects were required to meet study objectives compared to the standard noncompartmental approach which required considerably more subjects (29 vs 240).
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».