Interactions of grapefruit juice and cardiovascular medications: A potential risk of toxicity.
Notice bibliographique
Résumé
Recently, drug interactions with grapefruit juice (GFJ) have received considerable attention from basic scientists, physicians, industry and drug regulatory agencies. GFJ has been shown to inhibit cytochrome P-450 3A4 isoenzyme and P-glycoprotein transporters in the intestine and liver. The GFJ-induced inhibitory effects are considered to be responsible for alterations in drug bioavailability, and pharmacokinetic and pharmacodynamic changes when drugs are ingested concurrently with GFJ. However, little or no interaction is observed when GFJ is taken concomitantly with parentally administered drugs. It is well known that risk factors for cardiovascular disease increase with advancing age, while hepatic metabolic activity decreases in elderly individuals. It is, therefore, possible that the combination of GFJ and cardiovascular medications may pose a health risk, especially in elderly patients. A number of studies have shown interactions of GFJ with cardiovascular drugs such as calcium-channel blockers, angiotensin II receptor antagonists, beta-blockers, and statins. Such interactions are likely to change the pharmacokinetics and pharmacodynamics of these drugs, consequently causing undesirable health effects. Therefore, health care professionals and the public need to be advised of the potential risks associated with the concomitant use of GFJ and interacting medications, especially cardiovascular drugs and agents with a narrow therapeutic index. This review focuses on the adverse interactions of GFJ and cardiovascular medications, and the proposed underlying mechanisms of such interactions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».