Effect of gastric bypass surgery on azithromycin oral bioavailability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Azithromycin is used widely for community-acquired infections. The timely administration of azithromycin in adequate doses minimizes treatment failure. Gastric bypass, a procedure that circumvents the upper gut, may compromise azithromycin plasma levels. We hypothesized that azithromycin concentrations would be reduced following gastric bypass. METHODS: A single-dose pharmacokinetic study in 14 female post-gastric bypass patients and 14 sex- and body mass index (BMI)-matched controls (mean age 44 years and BMI 36.4 kg/m(2)) was performed. Subjects were administered two 250 mg azithromycin tablets at time 0 and plasma azithromycin levels were sampled at 0.5, 1, 1.5, 2, 3, 5, 7 and 24 h. The AUC of the plasma azithromycin concentrations from time 0 to 24 h (AUC(0-24)) was the primary outcome. RESULTS: Azithromycin concentrations were lower in gastric bypass patients compared with controls throughout the entire duration of sampling. Compared with controls, the AUC(0-24) was reduced in gastric bypass subjects by 32% [1.41 (SD 0.51) versus 2.07 (0.75) mg · h/L; P = 0.008], and dose-normalized AUC(0-24) was reduced by 33% [0.27 (0.12) versus 0.40 (0.13) kg · h/L; P = 0.009]. Peak azithromycin concentrations were 0.260 (0.115) in bypass subjects versus 0.363 (0.200) mg/L in controls (P = 0.08), and were reached at 2.14 (0.99) h in gastric bypass subjects and 2.36 (1.17) h in controls (P = 0.75). CONCLUSIONS: Azithromycin AUC was reduced by one-third in gastric bypass subjects compared with controls. The potential for early treatment failure exists, and dose modification and/or closer clinical monitoring of gastric bypass patients receiving azithromycin should be considered.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».