MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2113615736 · doi:10.1177/1060028015576180

Drug Interactions With Direct-Acting Antivirals for Hepatitis C

2015· review· en· W2113615736 sur OpenAlexaff
Sarah Burgess, Nilufar Partovi, Eric M. Yoshida, Siegfried R. Erb, Vladimir Marquez Azalgara, Trana Hussaini

Notice bibliographique

RevueAnnals of Pharmacotherapy · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDasabuvirDaclatasvirSimeprevirSofosbuvirLedipasvirOmbitasvirMedicineParitaprevirRitonavirPharmacologyRaltegravirRilpivirinePharmacokineticsVirologyHepatitis C virusViral loadRibavirinHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Review pharmacokinetics of new direct-acting antivirals (DAAs) for hepatitis C (HCV) infection and interactions with concomitant immunosuppressant and antiretroviral therapies (ART). DATA SOURCES: MEDLINE (1948-January 2015), EMBASE (1964-January 2015), International Pharmaceutical Abstracts (1970-January 2015), Google, and Google Scholar were searched combining the terms simeprevir, sofosbuvir, ledipasvir, daclatasvir, paritaprevir, ABT-450, ombitasvir, dasabuvir, pharmacokinetics, drug interaction, drug metabolism, HIV, antiretroviral, immunosuppressant, transplant. Articles, conference proceedings, abstracts, and product monographs were reviewed. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: Literature on pharmacokinetic or pharmacodynamic interactions with DAAs and immunosuppressants or ART was considered for inclusion. Pertinent information was extracted and summarized in the review. In the absence of data, pharmacokinetic and pharmacodynamic principles were used to predict the likelihood of interactions. DATA SYNTHESIS: DAA pharmacokinetics are reviewed and drug interaction data are presented with provision of management strategies. Fixed-dose combination paritaprevir/ritonavir/ombitasvir plus dasabuvir is most susceptible to drug interactions with immunosuppressants and ART mainly due to the influence of ritonavir on multiple enzymes. Simeprevir is also prone to drug interactions because of cytochrome P450(CYP) 3A4, CYP1A2, P-glycoprotein, and OATP1 involvement and is not recommended for use in combination with several HIV antiretrovirals (ARVs). Close therapeutic drug monitoring of calcineurin inhibitors is required with concomitant simeprevir. Few clinically significant interactions are expected with sofosbuvir or ledipasvir. Limited data suggest that daclatasvir may be coadministered with immunosuppressants but requires dose adjustments with certain ARVs. CONCLUSIONS: None of the DAAs are completely free of drug interactions. Awareness and management of drug interactions is critical to optimize outcomes and minimize adverse effects in these patient populations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,365
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of PharmacotherapyMême sujetHepatitis C virus researchTravaux en français237 207