Cobicistat Versus Ritonavir: Similar Pharmacokinetic Enhancers But Some Important Differences
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe properties of cobicistat and ritonavir; compare boosting data with atazanavir, darunavir, and elvitegravir; and summarize antiretroviral and comedication interaction studies, with a focus on similarities and differences between ritonavir and cobicistat. Considerations when switching from one booster to another are discussed. DATA SOURCES: A literature search of MEDLINE was performed (1985 to April 2017) using the following search terms: cobicistat, ritonavir, pharmacokinetic, drug interactions, booster, pharmacokinetic enhancer, HIV, antiretrovirals. Abstracts from conferences, article bibliographies, and product monographs were reviewed. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: Relevant English-language studies or those conducted in humans were considered. DATA SYNTHESIS: Similar exposures of elvitegravir, darunavir, and atazanavir are achieved when combined with cobicistat or ritonavir. Cobicistat may not be as potent a CYP3A4 inhibitor as ritonavir in the presence of a concomitant inducer. Ritonavir induces CYP1A2, 2B6, 2C9, 2C19, and uridine 5'-diphospho-glucuronosyltransferase, whereas cobicistat does not. Therefore, recommendations for cobicistat with comedications that are extrapolated from studies using ritonavir may not be valid. Pharmacokinetic properties of the boosted antiretroviral can also affect interaction outcome with comedications. Problems can arise when switching patients from ritonavir to cobicistat regimens, particularly with medications that have a narrow therapeutic index such as warfarin. CONCLUSIONS: When assessing and managing potential interactions with ritonavir- or cobicistat-based regimens, clinicians need to be aware of important differences and distinctions between these agents. This is especially important for patients with multiple comorbidities and concomitant medications. Additional monitoring or medication dose adjustments may be needed when switching from one booster to another.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».