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Enregistrement W2807342171 · doi:10.1002/cpdd.471

Pharmacokinetic Characteristics of Tofacitinib in Adult Patients With Moderate to Severe Chronic Plaque Psoriasis

2018· article· en· W2807342171 sur OpenAlexaff
Guangli Ma, Rujia Xie, Bruce Strober, Richard G. Langley, Kaori Ito, Sriram Krishnaswami, Robert Wołk, Hernán Valdez, Scott T. Rottinghaus, Anna M. Tallman, Pankaj Gupta

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology in Drug Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensDalhousie UniversityProbity Medical Research
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésJanus kinase inhibitorMedicineTofacitinibDosingPharmacokineticsPsoriasisVolume of distributionRenal functionPlaque psoriasisInternal medicineBody surface areaCreatinineBody mass indexClearanceGastroenterologyPharmacologyUrologyImmunologyRheumatoid arthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tofacitinib is an oral Janus kinase (JAK) inhibitor. This study characterized the pharmacokinetics of tofacitinib in patients with psoriasis and evaluated the impact of patient factors on disposition. Pooled phase 2/3 data (2981 patients: 9735 concentrations, dose range: 2-15 mg twice daily) up to 56 weeks were used for modeling. A one-compartment model parameterized in terms of apparent oral clearance (CL/F), apparent volume of distribution, zero-order absorption (duration, D), with interindividual variability and inter-occasion variability terms, described tofacitinib pharmacokinetics. A full covariate model incorporated effects for age, sex, race, ethnicity, and baseline variables (body weight, Psoriasis Area Severity Index [PASI], C-reactive protein [CRP], creatinine clearance [CrCl]). The parameter estimates (95%CI) for CL/F, Vd/F, and D in a typical individual (white, male, 86 kg, 46 years, CrCl 121 mL/min, PASI 19.8, and CRP 0.267 mg/dL) were 26.7 (25.9, 27.5) L/h, 125 (120.8, 128.3) liters, and 0.69 (0.646, 0.735) hours, respectively. Only CrCl led to clinically relevant changes in exposure. The analysis suggested no dosing modifications for age, body weight, sex, race, ethnicity, baseline PASI, or CRP based on the magnitude of exposure change. Dosing adjustments for renal impairment were derived from a separate phase 1 study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,284 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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