Pharmacokinetic studies in children: recommendations for practice and research
Notice bibliographique
Résumé
Optimising the dosing of medicines for neonates and children remains a challenge. The importance of pharmacokinetic (PK) and pharmacodynamic (PD) research is recognised both in medicines regulation and paediatric clinical pharmacology, yet there remain barriers to undertaking high-quality PK and PD studies. While these studies are essential in understanding the dose-concentration-effect relationship and should underpin dosing recommendations, this review examines how challenges affecting the design and conduct of paediatric pharmacological studies can be overcome using targeted pharmacometric strategies. Model-based approaches confer benefits at all stages of the drug life-cycle, from identifying the first dose to be used in children, to clinical trial design, and optimising the dosing regimens of older, off-patent medications. To benefit patients, strategies to ensure that new PK, PD and trial data are incorporated into evidence-based dosing recommendations are needed. This review summarises practical strategies to address current challenges, particularly the use of model-based (pharmacometric) approaches in study design and analysis. Recommendations for practice and directions for future paediatric pharmacological research are given, based on current literature and our joint international experience. Success of PK research in children requires a robust infrastructure, with sustainable funding mechanisms at its core, supported by political and regulatory initiatives, and international collaborations. There is a unique opportunity to advance paediatric medicines research at an unprecedented pace, bringing the age of evidence-based paediatric pharmacotherapy into sight.
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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 | 0,102 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».