Methadone: a review of drug-drug and pathophysiological interactions
Notice bibliographique
Résumé
Numerous established and potential drug interactions with methadone are clinically important in people treated with methadone either for addiction or for chronic pain. Methadone users often have comorbidities and are prescribed drugs that may interact with methadone. Methadone is extensively metabolized by cytochrome P450 (CYP) 3A4 and to a lesser extent by CYP 1A2, 2D6, 2D8, 2C9/2C8, 2C19, and 2B6. Eighty-six percent of methadone is protein bound, predominately to α1-acid glycoprotein (AGP). Polymorphisms in or interactions with CYPs that metabolize methadone, changes in protein binding, and other pathophysiological conditions affect the pharmacokinetic properties of methadone. It is critical for health care providers who treat patients on methadone to have adequate information on the interactions of methadone with other drugs of abuse and other medications. We set out to describe drug-drug interactions as well as physiological and pathophysiological factors that may impact the pharmacokinetics of methadone. Using MEDLINE, we conducted a systematic search for papers and related abstracts published between 1966 and June 2010. Keywords that included methadone, drug-drug interactions, CYP P450 and AGP identified a total of 7709 papers. Other databases, including the Cochrane Database of Systematic Reviews and Scopus, were also searched; an additional 929 papers were found. Final selection of 286 publications was based on the relevance of each paper to the topic. Over 50 such interactions were found. Interactions of methadone with other drugs can lead to increased or decreased methadone drug levels in patients and result in potential overdose or withdrawal, respectively. The former can contribute to methadone's fatality. Prescribers of methadone and pharmacists should enquire about any new medications (including natural products and over-the-counter medications) periodically, and especially when an otherwise stable patient suddenly experiences drug craving, withdrawal or intoxication.
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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 | 0,020 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».