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Enregistrement W1985224328 · doi:10.4212/cjhp.v62i6.849

Antiretroviral Therapeutic Drug Monitoring in Canada: Current Status and Recommendations for Clinical Practice

2009· article· en· W1985224328 sur OpenAlexafffundvenueabout
Niamh Higgins, Alice Tseng, Nancy L. Sheehan, C. J. L. la Porte

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité de MontréalToronto General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMinistère de la SantéMinistère de la Santé et des Services sociaux
Mots-clésTherapeutic drug monitoringEfavirenzDrugMedicinePharmacologyNevirapineTherapeutic indexPharmacokineticsCYP2B6Reverse-transcriptase inhibitorInternal medicineAntiretroviral therapyImmunologyCytochrome P450Human immunodeficiency virus (HIV)Viral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Therapeutic drug monitoring (TDM) is a strategy whereby the plasma concentration of one or more drugs is measured and drug doses are adjusted accordingly to achieve concentrations within an acceptable therapeutic range. The goal of TDM is to maximize pharmacologic efficacy and minimize the drug’s toxic effects, and hence to contribute to optimizing the patient’s outcomes. In general, TDM is indicated if the following conditions are present: there is a direct relationship between drug exposure and pharmacologic response, the drug has a narrow therapeutic index and is used to treat a condition for which drug failure or toxicity is associated with substantial morbidity or mortality, and there is limited intrapatient but wide interpatient pharmaco kinetic variation. Differences in pharmacokinetic factors among patients are multifactorial and may include age, sex, ethnic background, pregnancy, and body weight, as well as comorbid conditions causing variations in hepatic function, renal function, drug absorption, and drug disposition. In some cases, genetic polymorphisms in the cytochrome P450 enzymes may explain the large interpatient variability for certain antiretroviral agents. For example, certain CYP2B6 and CYP2A6 polymorphisms are independent predictors of plasma concentrations of efavirenz. Moreover, the potential for complex or unpredictable drug–drug or drug–food interactions can significantly affect plasma drug concentrations. Finally, TDM depends on the availability of an accurate and feasible analytical method for a given drug. Among antiretroviral agents, the protease inhibitors and the non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTIs) are considered suitable candidates for TDM. Evidence exists of a relation between exposure to antiretrovirals and virologic response and, in more limited instances, between exposure to the drug and toxic effects. Recent data have suggested that intraindividual variation is limited (19.0% for NNRTIs and 38.1% for protease inhibitors). Preliminary data have also suggested that trough levels of maraviroc, a chemokine (C–C motif) receptor 5 (CCR5) antagonist, are predictive of virologic outcome, although TDM experience with this agent is extremely limited. In retrospective and prospective studies, observed interindividual variability in drug concentrations has been 45% to 112% for protease inhibitors and 75% for NNRTIs. Thus, a given dose of a particular antiretroviral agent may result in unacceptable toxic effects in some patients while yielding subtherapeutic concentrations in others. TDM represents a tool by which the effectiveness of these agents in clinical practice can be optimized through dosage adjustments tailored to patient-specific pharmacokinetic and pharmaco dynamic parameters. The current article reviews the literature on antiretroviral TDM, describes the development of an antiretroviral TDM program in Canada, and illustrates the role of the pharmacist in the clinical application of TDM. Given current evidence and personal experience, the authors support the use of antiretro viral TDM as a clinical tool in special patient populations and for specific clinical situations.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations29
Publié2009
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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