Should the concomitant use of erlotinib and acid-reducing agents be avoided? The drug interaction between erlotinib and acid-reducing agents
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Erlotinib, an epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitor, exhibits a drug interaction with proton pump inhibitors (PPIs) and histamine-2 receptor antagonists (H2RAs). The manufacturer recommends avoidance of the combination however, the extent of the drug interaction is not clearly understood. Evidence acquisition. A literature search was performed and the pharmacokinetics and pharmacology of acid-reducing agents were reviewed. RESULTS: Acid-reducing agents reduce the solubility, and subsequent absorption, of erlotinib by raising gastric pH. Our literature search was unable to identify any published studies or case reports that address this issue. Until more information is available, the clinical relevance of this interaction, and whether it actually leads to failure of therapy, is unknown. PPIs would all be expected to exhibit a similar effect on erlotinib. Of the H2RAs, co-administration appears to have a greater impact than administering them separately. Ranitidine, famotidine, and nizatidine should likely have similar effects on erlotinib absorption. Cimetidine has a shorter duration of action, but should be used with caution because of its effects on cytochrome P450 3A4, a pathway also utilized by erlotinib. Antacids are not expected to have a significant effect. CONCLUSIONS: The clinical relevance of this drug interaction is unknown. Until more information is available, decision making regarding this interaction should be on a patient-by-patient basis. The indication for acid-reducing therapy should be reevaluated and stopping therapy or changing therapy can be considered. However, there may be occasions where any benefit of such actions will be exceeded by its risks.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».