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Enregistrement W21351818 · doi:10.1159/000457481

Salivary Excretion of Drugs in Children: Theoretical and Practical Issues in Therapeutic Drug Monitoring

2017· review· en· W21351818 sur OpenAlexaff
Rafael Gorodischer, Gideon Koren

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Pharmacology and Therapeutics · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalivaChemistryDrugTolbutamidePharmacologyEndocrinologyInternal medicineMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies suggest that saliva could be used instead of blood in the therapeutic monitoring of many drugs. This has distinct advantages in pediatrics and neonatology as saliva sampling is painless and spares blood. Stimulation of saliva secretion with a chemical stimulus (i.e. citric acid applied over the tongue) facilitates the study of younger patients. Secretory and reabsorptive processes which take place in the ductal system of the salivary glands, and the rate of flow of the secretion play major roles in the determination of the concentration of solutes in saliva. Drug passage into saliva follows the general principles of movement of drugs across biologic membranes. Only the unbound fraction of the drug in plasma is available for diffusion into saliva and a relationship exists between saliva pH and the saliva/plasma concentration ratio of many polar drugs (tolbutamide, propranolol, procainamide, etc.). However, deviations from the pH theory exist and the inter -and intra-individual variations in saliva/plasma concentration ratios of salicylate and procainamide cannot be explained solely on the basis of fluctuations of salivary pH; on the other hand, a useful relationship exists between plasma and saliva phenobarbital concentrations with no need to correct for saliva pH. The use of stimulated saliva has several advantages over resting saliva: a larger volume of the sample is obtained, the pH gradient between plasma and saliva is smaller, the variability in saliva/plasma concentration ratios of some drugs is narrowed, and less specimens are too viscous or discolored to allow drug analysis. Thorough rinsing of the mouth is required prior to saliva sampling as remnants of orally administered medicines may contaminate saliva specimens and give spuriously high values. Deviation from a simple but strict methodology accounts for some of the discrepancies found in the literature. Studies in children uniformly recommend saliva for therapeutic monitoring of phenytoin, carbamazepine and phenobarbital. Saliva sampling for therapeutic monitoring of ethosuximide, primidone and digoxin in infants and children, and of theophylline and caffeine in the neonate is promising, but little pediatric experience is available as yet. The value of saliva in therapeutic monitoring of theophylline in children is still controversial. Little of highly polar compounds such as aminoglycosides, and of polar highly protein bound drugs such as valproic acid is present in saliva. More data are still needed on the excretion of drugs in saliva in infants and in acutely ill children, and few data exist in the premature and full-term neonate.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations56
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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