Update and trends on pharmacokinetic studies in patients with impaired renal function: practical insight into application of the FDA and EMA guidelines
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The incidence of kidney dysfunction increases with age and is highly prevalent among patients with hypertension. Since many therapeutic compounds are primarily eliminated through the kidneys, impaired renal function can have negative consequences on drug disposition, efficacy and safety. Therefore, regulatory agencies such as the Food and Drug Administration (FDA) and European Medicines Agency (EMA) have issued detailed guidelines for new drug applications to determine posology requirements for patients with renal impairment. Areas covered: The current review highlights and contrasts agency requirements for pharmacokinetic renal impairment clinical studies. While many of the guidelines are similar among the two agencies, glomerular filtration rate (GFR) determination and reporting differ. Design considerations for a reduced, full or dialysis renal impairment study, as well as modifications to the FDA's draft guidance are discussed. Furthermore, scenarios where pharmacokinetic modelling analysis can benefit a drug development program are also reviewed. Moreover, practical solutions for patient recruitment challenges are addressed. Expert commentary: We summarize how 'one size does not fit all' for GFR assessment, and recommend when to use certain modalities. Finally, we highlight the need for the pharmaceutical industry to engage therapeutic experts to assist in protocol development for renal impairment studies, as these experts understand the nuances of this special population and recommended guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».