Population Pharmacokinetics of Fentanyl in Healthy Volunteers
Notice bibliographique
Résumé
The authors compared the population pharmacokinetics of fentanyl using a standard individualized modeling (SIM) approach versus that of a nonparametric expectation maximization (NPEM) approach. The pharmacokinetic properties of fentanyl administered as a single 5 ug/kg intravenous infusion were evaluated in 18 healthy volunteers by use of SIM as well as with NPEM. NPEM-derived parameters were a total body clearance of 2.12 +/- 0.28 L/kg/h, distributional clearance of 8.43 +/- 4.58 L/kg/h, central volume of distribution of 1.22 +/- 0.21 L/kg, and peripheral volume of distribution of 1.81 +/- 1.47 L/kg. Identified parameter values from the modeling methods resulted in virtually identical simulated profiles; this finding was confirmed when median values noted were not statistically significantly different between modeling methods (SIM or NPEM). However, the NPEM algorithm uniquely identified a greater distributional clearance in the elderly population and also illustrated a profile with at least 10% of the study population having a very high clearance of fentanyl. This finding may affect the therapeutic use of fentanyl. NPEM allows for a more informative global representation of a drug's pharmacokinetics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».