Food effects on abiraterone pharmacokinetics in healthy subjects and patients with metastatic castration‐resistant prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Food effect on abiraterone pharmacokinetics and safety on abiraterone acetate coadministration with low-fat or high-fat meals was examined in healthy subjects and metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) patients. Healthy subjects (n = 36) were randomized to abiraterone acetate (single dose, 1000 mg) + low-fat meal, + high-fat meal, and fasted state. mCRPC patients received repeated doses (abiraterone acetate 1000 mg + 5 mg prednisone twice daily; days 1-7) in a modified fasting state followed by abiraterone acetate plus prednisone within 0.5 hours post-low-fat (n = 6) or high-fat meal (n = 18; days 8-14). In healthy subjects, geometric mean (GM) abiraterone area under plasma concentration-time curve (AUC) increased ∼5- and ∼10-fold, respectively, with low-fat and high-fat meals versus fasted state (GM [coefficient of variation], 1942 [48] and 4077 [37] ng · h/mL vs 421 [67] ng · h/mL, respectively). In mCRPC patients, abiraterone AUC was ∼2-fold higher with a high-fat meal and similar with a low-fat meal versus modified fasting state (GM [coefficient of variation]: 1992 [34] vs 973 [58] ng · h/mL and 1264 [65] vs 1185 [90] ng · h/mL, respectively). Adverse events (all grade ≤ 3) were similar, with high-fat/low-fat meals or fasted/modified fasting state. Short-term dosing with food did not alter abiraterone acetate safety.
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 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 | 0,001 |
| 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 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 ».