Opioids in Breast Milk: Pharmacokinetic Principles and Clinical Implications
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Notice bibliographique
Résumé
Safety of maternal drug therapy during breastfeeding may be assessed from estimated levels of drug exposure of the infant through milk. Pharmacokinetic (PK) principles predict that the lower the clearance is, the higher the infant dose via milk will be. Drugs with low clearance (<1 mL/[kg·min]) are likely to cause an infant exposure level greater than 10% of the weight-adjusted maternal dose even if the milk-to-plasma concentration ratio is 1. Most drugs cause relatively low-level exposure below 10% of the weight-adjusted maternal dose, but opioids require caution because of their potential for severe adverse effects. Furthermore, substantial individual variations of drug clearance exist in both mother and infant, potentially causing drug accumulation over time in some infants even if an estimated dose of the drug through milk is small. Such PK differences among individuals are known not only for codeine and tramadol through pharmacogenetic variants of CYP2D6 but also for non-CYP2D6 substrate opioids including oxycodone, indicating difficulties of eliminating PK uncertainty by simply replacing an opioid with another. Overall, opioid use for pain management during labor and delivery and subsequent short-term use for 2-3 days are compatible with breastfeeding. In contrast, newly initiated and prolonged maternal opioid therapy must follow a close monitoring program of the opioid-naive infants. Until more safety data become available, treatment duration of newly initiated opioids in the postpartum period should be limited to 2-3 days in unsupervised outpatient settings. Opioid addiction treatment with methadone and buprenorphine during pregnancy may continue into breastfeeding, but infant conditions must be monitored.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle