Pharmacokinetics and safety of olodaterol administered with the Respimat Soft Mist inhaler in subjects with impaired hepatic or renal function
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In two trials, the influences of hepatic and renal impairment on the pharmacokinetics of olodaterol, a novel long-acting inhaled β2-agonist for treatment of COPD, were investigated. SUBJECTS AND METHODS: The first trial included eight subjects with mild hepatic function impairment (Child-Pugh A), eight subjects with moderate impairment (Child-Pugh B), and 16 matched healthy subjects with normal hepatic function. The second trial included eight subjects with severe renal impairment (creatinine clearance <30 mL·min(-1)) and 14 matched healthy subjects with normal renal function. Subjects received single doses of 20 or 30 μg olodaterol administered with the Respimat Soft Mist inhaler. RESULTS: Olodaterol was well tolerated in all subjects. The geometric mean ratios and 90% confidence intervals of dose-normalized area under the plasma concentration-time curve from time zero to 4 hours (AUC0-4) for subjects with mild and moderate hepatic impairment compared to healthy subjects were 97% (75%-125%) and 105% (79%-140%), respectively. Corresponding values for dose-normalized maximum concentration (C max) were 112% (84%-151%) (mild impairment) and 99% (73%-135%) (moderate impairment). The geometric mean ratio (90% confidence interval) of AUC0-4 for subjects with severe renal impairment compared to healthy subjects was 135% (94%-195%), and for C max was 137% (84%-222%). There was no significant relationship between creatinine clearance and AUC0-4 or C max. Renal clearance of olodaterol was reduced to 20% of normal in severe renal impairment. CONCLUSION: Mild to moderate hepatic function impairment or severe renal function impairment did not result in a clinically relevant increase of olodaterol systemic exposure after a single inhaled dose.
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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 | 0,000 | 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 ».