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Enregistrement W2008486886 · doi:10.1177/0091270009337946

Effect of Age, Weight, and CYP2C19 Genotype on Escitalopram Exposure

2009· article· en· W2008486886 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Pharmacology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTreatment of Major Depression
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésEscitalopramBody mass indexCYP2C19PopulationInternal medicineVolume of distributionDemographyMedicinePharmacokineticsAntidepressant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to characterize escitalopram population pharmacokinetics (PK) in patients treated for major depression in a cross-national, US-Italian clinical trial. Data from the 2 sites participating in this trial, conducted at Pittsburgh (United States) and Pisa (Italy), were used. Patients received 5, 10, 15, or 20 mg of escitalopram daily for a minimum of 32 weeks. Nonlinear mixed effects modeling was used to model the PK characteristics of escitalopram. One- and 2-compartment models with various random effect implementations were evaluated during model development. Objective function values and goodness-of-fit plots were used as model selection criteria. CYP2C19 genotype, age, weight, body mass index, sex, race, and clinical site were evaluated as possible covariates. In total, 320 plasma concentrations from 105 Pittsburgh patients and 153 plasma concentrations from 67 Pisa patients were available for the PK model development. A 1-compartmental model with linear elimination and proportional error best described the data. Apparent clearance (CL/F) and volume of distribution (V/F) for escitalopram without including any covariates in the patient population were 23.5 L/h and 884 L, respectively. CYP2C19 genotype, weight, and age had a significant effect on CL/F, and patient body mass index affected estimated V/F. Patients from Pisa, Italy, had significantly lower clearances than patients from Pittsburgh that disappeared after controlling for patient CYP2C19 genotype, age, and weight. Postprocessed individual empirical Bayes estimates on clearance for the 172 patients show that patients without allele CYP2C19(*)2 or (*)3 (n = 82) cleared escitalopram 33.7% faster than patients with heterogeneous or homogeneous (*)2 or (*)3 ((*)17/(*)2, (*)17/(*)3, (*)1/(*)2, (*)1/(*)3, (*)2/(*)2, (*)2/(*)3, and (*)3/(*)3, n = 46). CL/F significantly decreased with increasing patient age. Patients younger than 30 years (n = 45) cleared escitalopram 20.7% and 42.7% faster than patients aged 30 to 50 years (n = 84) and older than 50 years of age (n = 43), respectively. CYP2C19 genotype, age, and weight strongly influenced the CL/F of escitalopram. These variables may affect patient tolerance of this antidepressant and may provide important information in the effort to tailor treatments to patients' individual needs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,412 · 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