Therapeutic Drug Monitoring for Drugs Used in the Treatment of Substance-Related Disorders: Literature Review Using a Therapeutic Drug Monitoring Appropriateness Rating Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The efficacy of drugs for the treatment of substance-related disorders is moderate at best. Therapeutic drug monitoring (TDM) could be an instrument to improve outcomes. Because TDM for most of those drugs is not established, the authors reviewed the literature and built a rating scale to detect the potential added value of TDM for these pharmacologic agents. METHODS: A literature search was performed for acamprosate, bupropion, buprenorphine, clomethiazole, disulfiram, methadone, naltrexone, and varenicline. The rating scale included 22 items and was divided in five categories: efficacy, toxicity, pharmacokinetics, patient characteristics, and cost-effectiveness. Three reference substances with established TDM were similarly assessed for comparison: clozapine, lithium, and nortriptyline. The three reference substances achieved scores of 15, 12, and 14 points, respectively. RESULTS: Drugs for treatment of substance-related disorders achieved 3 to 17 points, 17 for methadone, 11 for buprenorphine, 10 for disulfiram, also 10 for naltrexone for the indication opioid-dependence and 9 for the indication alcohol dependence as well as bupropion, 7 points for acamprosate, 6 points for clomethiazole, and 3 for varenicline. CONCLUSIONS: It is concluded that systematic evaluation of drug- and patient-related variables with the new rating scale can estimate the appropriateness of TDM. Because their rating revealed similar scores as the three reference drugs, it is proposed that TDM should be established for bupropion, buprenorphine, disulfiram or a metabolite, methadone, and naltrexone. An objective rating of drug- and patient-related characteristics could help laboratories focus their method development on the most likely drugs to require TDM along with a thorough drug use evaluation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».