The interactions of age, genetics, and disease severity on tacrolimus dosing requirements after pediatric kidney and liver transplantation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In children, data on the combined impact of age, genotype, and disease severity on tacrolimus (TAC) disposition are scarce. The aim of this study was to evaluate the effect of these covariates on tacrolimus dose requirements in the immediate post-transplant period in pediatric kidney and liver recipients. METHODS: Data were retrospectively collected describing tacrolimus disposition, age, CYP3A5 and ABCB1 genotype, and pediatric risk of mortality (PRISM) scores for up to 14 days post-transplant in children receiving liver and renal transplants. Initial TAC dosing was equal in all patients and adjusted using therapeutic drug monitoring. We determined the relationship between covariates and tacrolimus disposition. RESULTS: Forty-eight kidney and 42 liver transplant recipients (median ages 11.5 and 1.5 years, ranges 1.5-17.7 and 0.05-14.8 years, respectively) received TAC post-transplant. In both transplant groups, younger children (<5 years) needed higher TAC doses than older children [kidney: 0.15 (0.07-0.35) vs. 0.09 (0.02-0.20) mg/kg/12h, p = 0.046, liver: 0.12 (0.04-0.32) vs. 0.09 (0.01-0.18) mg/kg/12h, p = 0.038]. In kidney but not liver transplants, CYP3A5 expressors needed significantly higher TAC doses than nonexpressors [0.15 (0.07-0.20) vs. 0.09 (0.02-0.35) mg/kg/12h, P = 0.001]. In these patients, age and CYP3A5 genotype were independently associated with TAC dosing requirement. In liver, but not kidney transplant patients, homozygous ABCB1 T-T-T haplotype carriers needed higher TAC doses than noncarriers [0.26 (0.15-0.32) vs. 0.11 (0.01-0.25) mg/kg/12h, p = 0.013]. CONCLUSION: CYP3A5 genotype may explain variation in tacrolimus disposition early after transplant in pediatric kidney recipients, independent of age-related variation. In contrast, in pediatric liver recipients, variation in tacrolimus disposition appears related to age and ABCB1 genotype. These findings illustrate the importance of the interplay among age, genotype, and transplant organ on tacrolimus disposition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».