Are Recommended Doses of Acetaminophen Effective for Children Aged 2 to 3 Years? A Pharmacokinetic Modeling Answer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Acetaminophen (APAP) elixir is a widely used pediatric antipyretic medication. It has been shown that up to 30% of febrile children presenting to a large urban pediatric emergency department received inadequate APAP dosages at home with errors primarily due to age-based dosing. Parental education material in the form of weight-based dosing guides has been proposed; however, validation of current recommended APAP dosages using pharmacokinetic models is needed. This study used a mathematical model of APAP absorption to predict plasma concentrations and to compare them with the range required to reach and achieve antipyresis (10-20 μg/mL). METHODS: A common APAP preparation (Children's Tylenol Elixir) was tested (children aged 2-3 years, 10.9-15.9 kg). The manufacturer's suggested dose of 160 mg was compared with the standard 10 to 15 mg/kg dose range. RESULTS: The model predicts a peak plasma concentration between 6.38 and 8.55 μg/mL for 10 mg/kg dose and 9.57 and 12.8 μg/mL for 15 mg/kg dose. The manufacturer's suggested dose of 160 mg was tested across the limits of the weight range (10.9-15.9 kg). A peak plasma concentration between 9.36 and 12.6 μg/mL was found for the lower weight limit (10.9 kg child) and 6.42 to 8.61 μg/mL for the upper weight limit (15.9 kg child). CONCLUSIONS: With the use of this model, the 10 mg/kg dose does not reach the plasma concentration value for antipyresis (10-20 μg/mL), whereas 15 mg/kg is adequate only if assuming a greater absorption constant. The 160 mg dose is effective only for children weighing 10.9 kg. Individual differences in drug bioavailability, volume of distribution, and absorption/elimination constants undoubtedly exist, and future studies directly measuring plasma APAP concentration and pharmacokinetics are needed. However, these results indicate that dosages for APAP in children should be weight based and manufacturers should review their dosing recommendations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».