Pharmacokinetic interaction between mefloquine and ritonavir in healthy volunteers
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the pharmacokinetic interaction between ritonavir and mefloquine. METHODS: Healthy volunteers participated in two separate, nonfasted, three-treatment, three-period, longitudinal pharmacokinetic studies. Study 1 (12 completed): ritonavir 200 mg twice daily for 7 days, 7 day washout, mefloquine 250 mg once daily for 3 days then once weekly for 4 weeks, ritonavir restarted for 7 days simultaneously with the last mefloquine dose. Study 2 (11 completed): ritonavir 200 mg single dose, mefloquine 250 mg once daily for 3 days then once weekly for 2 weeks, ritonavir single dose repeated 2 days after the last mefloquine dose. Erythromycin breath test (ERMBT) was administered with and without drug treatments in study 2. RESULTS: Study 1: Ritonavir caused less than 7% changes with high precision (90% CIs: -12% to 11%) in overall plasma exposure (AUC(0,168 h)) and peak concentration (Cmax) of mefloquine, its two enantiomers, and carboxylic acid metabolite, and in the metabolite/mefloquine and enantiomeric AUC ratios. Mefloquine significantly decreased steady-state ritonavir plasma AUC(0,12 h) by 31%, Cmax by 36%, and predose levels by 43%, and did not affect ritonavir binding to plasma proteins. Study 2: Mefloquine did not alter single-dose ritonavir pharmacokinetics. Less than 8% changes in AUC and Cmax were observed with high variability (90%CIs: -26% to 45%). Mefloquine had no effect on the ERMBT whereas ritonavir decreased activity by 98%. CONCLUSIONS: Ritonavir minimally affected mefloquine pharmacokinetics despite strong inhibition of CYP3A4 activity from a single 200 mg dose. Mefloquine had variable effects on ritonavir pharmacokinetics that were not explained by hepatic CYP3A4 activity or ritonavir protein binding.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».