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Enregistrement W2766407151 · doi:10.3390/pharmaceutics9040047

Modeling of Body Weight Metrics for Effective and Cost-Efficient Conventional Factor VIII Dosing in Hemophilia A Prophylaxis

2017· article· en· W2766407151 sur OpenAlexafffund
Alanna McEneny‐King, Pierre Chelle, Séverine Henrard, Cédric Hermans, Alfonso Iorio, Andrea N. Edginton

Notice bibliographique

RevuePharmaceutics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensImpactMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDosingOverweightMedicineBody weightPharmacokineticsPopulationLean body massObesityPharmacologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The total body weight-based dosing strategy currently used in the prophylactic treatment of hemophilia A may not be appropriate for all populations. The assumptions that guide weight-based dosing are not valid in overweight and obese populations, resulting in overdosing and ineffective resource utilization. We explored different weight metrics including lean body weight, ideal body weight, and adjusted body weight to determine an alternative dosing strategy that is both safe and resource-efficient in normal and overweight/obese adult patients. Using a validated population pharmacokinetic model, we simulated a variety of dosing regimens using different doses, weight metrics, and frequencies; we also investigated the implications of assuming various levels of endogenous factor production. Ideal body weight performed the best across all of the regimens explored, maintaining safety while moderating resource consumption for overweight and obese patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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