R‐ and S‐citalopram concentrations have differential effects on neuropsychiatric scores in elders with dementia and agitation
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim was to determine the relationship between (R) and (S)-citalopram enantiomer exposure (AUC(0,24 h)) and therapeutic response in agitated individuals greater than 60 years old with Alzheimer's dementia (AD). METHODS: Citalopram enantiomer exposures (AUC(0,24 h)) derived from an established population pharmacokinetic analysis were utilized to explore the relationship between (R)- and (S)-citalopram area under the curve (AUC(0,24 )) and Mini-Mental State Examination (MMSE), Neurobehavioural Rating Scale-Agitation Subscale (NBRS-A), modified Alzheimer's Disease Cooperative Study-Clinical Global Impression of Change (mADCS-CGIC) and Neuropsychiatric Inventory Agitation subscale (NPIA) scores. Time dependent changes in these scores (disease progression) were accounted for prior to exploring the exposure effect relationship for each enantiomer. These relationships were evaluated using a non-linear-mixed effects modelling approach as implemented in nonmem v7.3. RESULTS: (S)-AUC(0,24 h) and (R)-AUC(0,24 h) each contributed to improvement in NBRS-A scores (k3(R) -0.502; k4(S) -0.712) as did time in treatment. However, increasing (R)-AUC(0,24 h) decreased the probability of patient response (maximum Δ -0.182%/AUC(0,24 h)) based on the CGIC while (S)-AUC(0,24 h) improved the probability of response (maximum Δ 0.112%/AUC(0,24 h)). (R)-AUC(0,24 h) was also associated with worsening in MMSE scores (-0.5 points). CONCLUSIONS: Our results suggest that citalopram enantiomers contributed differentially to treatment outcomes. (R)-citalopram accounted for a greater proportion of the adverse consequences associated with racemic citalopram treatment in patients with AD including a decreased probability of treatment response as measured by the CGIC and a reduction in MMSE scores. The S-enantiomer was associated with increased probability of response based on the CGIC.
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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 ».