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Enregistrement W2550418666 · doi:10.1128/aac.01567-16

Systematic Review and Meta-analysis of the Pharmacokinetics of Benznidazole in the Treatment of Chagas Disease

2016· review· en· W2550418666 sur OpenAlexaff
Matthew O. Wiens, Steve Kanters, Edward Mills, Alejandro Aarón Peregrina Lucano, Silvia Gold, Dieter Ayers, Luis Ferrero, Alejandro Krolewiecki

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Agents and Chemotherapy · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrypanosoma species research and implications
Établissements canadiensMcMaster UniversityPrecision Nanosystems (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenznidazolePharmacokineticsCmaxMeta-analysisMedicineCredible intervalConfidence intervalVolume of distributionPharmacologyInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Chagas disease is a neglected parasitic illness affecting approximately 8 million people, predominantly in Latin America. Benznidazole is the drug of choice for treatment, although its availability has been limited. A paucity of knowledge of the pharmacokinetic properties of this drug has contributed to its limited availability in several jurisdictions. The objective of this study was to conduct a systematic literature review and a Bayesian meta-analysis of pharmacokinetic studies to improve estimates of the basic pharmacokinetic properties of benznidazole. A systematic search of the Embase, Medline, LILACS, and SciELO (Scientific Electronic Library Online) databases was conducted. Eligible studies reported patient-level data from single-100-mg-dose pharmacokinetic evaluations of benznidazole in adults or otherwise provided data relevant to the estimation of pharmacokinetic parameters which could be derived from such studies. A Bayesian hierarchical model was used for analysis. Secondary data (i.e., data from studies that did not include patient-level, single-100-mg-dose data) were used for the generation of empirical priors for the Bayesian analysis. The systematic search identified nine studies for inclusion. Nine pharmacokinetic parameters were estimated, including the area under the concentration-time curve (AUC), the maximum concentration of drug in plasma ( C max ), the time to C max , the elimination rate constant ( k el ), the absorption rate constant ( K a ), the absorption and elimination half-lives, the apparent oral clearance, and the apparent oral volume of distribution. The results showed consistency across studies. AUC and C max were 51.31 mg · h/liter (95% credible interval [CrI], 45.01, 60.28 mg · h/liter) and 2.19 mg/liter (95% CrI, 2.06, 2.33 mg/liter), respectively. K a and k el were 1.16 h −1 (95% CrI, 0.59, 1.76 h −1 ) and 0.052 h −1 (95% CrI, 0.045, 0.059 h −1 ), respectively, with the corresponding absorption and elimination half-lives being 0.60 h (95% CrI, 0.38, 1.11 h) and 13.27 h (95% CrI, 11.79, 15.42 h), respectively. The oral clearance and volume of distribution were 2.04 liters/h (95% CrI, 1.77, 2.32 liters/h) and 39.19 liters (95% CrI, 36.58, 42.17 liters), respectively. A Bayesian meta-analysis was used to improve the estimates of the standard pharmacokinetic parameters of benznidazole. These data can inform clinicians and policy makers as access to this drug increases.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,030
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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