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Enregistrement W2945839580 · doi:10.1002/psp4.12414

Physiologically‐Based Pharmacokinetic Modeling of Fluconazole Using Plasma and Cerebrospinal Fluid Samples From Preterm and Term Infants

2019· article· en· W2945839580 sur OpenAlexaff
Jacqueline G. Gerhart, Kevin Watt, Andrea N. Edginton, Kelly C. Wade, Sara Salerno, Daniel K. Benjamin, P. Brian Smith, Christoph P. Hornik, Michael Cohen‐Wolkowiez, Shahnaz Duara, Ashley Ross, Karen E. Shattuck, Dan L. Stewart, Natalie Neu, Daniel González

Notice bibliographique

RevueCPT Pharmacometrics & Systems Pharmacology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésPharmacokineticsCerebrospinal fluidDosingFluconazoleMedicinePhysiologically based pharmacokinetic modellingPlasma concentrationPharmacologyInternal medicineAntifungal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluconazole is used to treat hematogenous Candida meningoencephalitis in preterm and term infants. To characterize plasma and central nervous system exposure, an adult fluconazole physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) model was scaled to infants, accounting for age dependencies in glomerular filtration and metabolism. The model was optimized using 760 plasma samples from 166 infants (median postmenstrual age (range) 28 weeks (24-50)) and 27 cerebrospinal fluid (CSF) samples from 22 infants (postmenstrual age 28 weeks (24-33)). Simulations evaluated achievement of the surrogate efficacy target of area under the unbound concentration-time curve ≥ 400 mg • hour/L over the dosing interval in plasma and CSF using dosing guidelines. Average fold error of predicted concentrations was 0.73 and 1.14 for plasma and CSF, respectively. Target attainment in plasma and CSF was reached faster after incorporating a loading dose of 25 mg/kg. PBPK modeling can be useful in exploring CNS kinetics of drugs in children.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,856
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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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