Emerging Research Paradigm for Infant Drug Exposure Through Breast Milk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information on drug secretion into milk is insufficient due to the exclusion of lactating women from clinical trials and drug development processes. As a result, non-adherence to the necessary drug therapy and discontinuation of breastfeeding occur, even if the predicted level of infant exposure is low. In contrast, inadvertent infant exposure to drugs in breast milk continues to happen due to lack of rational risk assessment, resulting in serious toxicity cases including death. This problem is multifactorial, but one of the key elements is the lack of pharmacokinetic information on drug secretion into milk and resultant infant exposure levels, the first line of evidence for risk assessment. METHODS: Basic PK principles in drug excretion into milk were explained. The literature was scanned to identify approaches for PK data acquisition in this challenging field. RESULTS: This review describes the feasibility to develop such approaches, and the knowledge gaps that still exist. A combination of population pharmacokinetics approach (to estimate averages and variations of drug concentration profiles in milk) and physiologically-based pharmacokinetics modeling of infants (to predict the population profiles of infant drug exposure levels) appears useful. CONCLUSIONS: In order to facilitate participant enrollment and PK data acquisition in a timely manner, networks of investigators become crucial.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».