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Enregistrement W2023850571 · doi:10.1038/psp.2013.22

Dose Response and Pharmacokinetics of Tofacitinib (CP‐690,550), an Oral Janus Kinase Inhibitor, in the Treatment of Chronic Plaque Psoriasis

2013· article· en· W2023850571 sur OpenAlexaff
Huaming Tan, Pankaj Gupta, Jane Harness, Robert Wołk, Sunny Chapel, Alan Menter, Bruce Strober, RG Langley, S. Krishnaswami, Kim Papp

Notice bibliographique

RevueCPT Pharmacometrics & Systems Pharmacology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensProbity Medical ResearchDalhousie University
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésTofacitinibJanus kinase inhibitorMedicinePsoriasisPharmacokineticsClinical trialPlaceboPopulationPharmacologyPlaque psoriasisInternal medicineCovariateDosingDermatologyRheumatoid arthritisStatisticsPathologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Longitudinal nonlinear mixed effects modeling was used to characterize the dose–response profile of tofacitinib using data from a placebo‐controlled dose‐ranging study, where tofacitinib 2, 5, and 15 mg twice daily (b.i.d.) were evaluated for plaque psoriasis treatment. Bayesian estimation was applied with prior information derived from the literature: nonclinical and clinical data in psoriasis, as well as other indications. The probability to achieve a certain target effect associated with a given dose was calculated from the posterior samples. On the basis of these probabilities along with safety considerations, tofacitinib 5 and 10 mg b.i.d. were selected for further testing in confirmatory phase III clinical trials. Pharmacokinetics in patients with psoriasis was characterized using a population‐based modeling approach, and body weight was identified as an important covariate. A subgroup analysis suggested reduced efficacy of tofacitinib with increasing body weight; however, it is unclear whether this trend could be explained by systemic exposure alone. CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology (2013) 2, e44; doi: 10.1038/psp.2013.22 ; advance online publication 22 May 2013

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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