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Enregistrement W1975184789 · doi:10.1111/j.1365-2516.2006.01336.x

Pharmacokinetics of factors IX, recombinant human activated factor VII and factor XIII

2006· article· en· W1975184789 sur OpenAlexaff
Man‐Chiu Poon

Notice bibliographique

RevueHaemophilia · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFactor IXPharmacokineticsVolume of distributionRecombinant DNAClotting factorCoagulationBody weightFactor VIIPlateletInternal medicineImmunologyPharmacologyEndocrinologyBiochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary. There is now a volume of literature on the pharmacokinetics (PK) of coagulation factor concentrates, although the majority is on factor VIII (FVIII) and factor IX (FIX). PK of FIX and FVIII are different with FIX having a larger volume of distribution (Vdss), higher elimination clearance (CL), longer mean resident time (MRT) and longer terminal half‐life (T1/2,β). Factor IX in vivo recovery (IVR) is also much shorter possibly due to reversible binding of FIX to the endothelium and possibly to platelets. There is considerable FIX PK variability between products (particularly between plasma‐derived FIX and recombinant FIX), and between individuals. Important inter‐individual factors leading to PK variability include age and body weight because plasma volume as a fraction of body weight decreases with increasing weight and hence age. Thus, IVR increases with body weight and hence age and is consequently lower in children than in adults. Absolute Vdss and CL increase linearly with body weight and age in children and adolescents, becoming stable in adults with more stable weight. Inter‐individual variability also likely applies to other clotting factors, particularly to recombinant activated FVII (rFVIIa) but likely also to the less well studied factor XIII (FXIII). The former is known to have an extremely short T1/2,β, large Vdss, high CL, short MRT, whereas the latter has an extremely long T1/2,β, large Vdss, short CL and long MRT. Both are discussed in this article. Understanding of PK of specific clotting factors in individual patients is important in order to make decisions regarding appropriate dosage and dosage intervals to treat patients, and to allow by means of computer modelling the determination of dosage to achieve target trough level at various dosing intervals for patients undergoing prophylaxis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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