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Enregistrement W2996466516 · doi:10.1007/s10928-019-09666-z

Comparison of the gamma-Pareto convolution with conventional methods of characterising metformin pharmacokinetics in dogs

2019· review· en· W2996466516 sur OpenAlexaff
Carl A. Wesolowski, Surajith N. Wanasundara, Paul Babyn, Jane Alcorn

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacokineticsMetforminConvolution (computer science)Pareto principlePharmacologyMedicineMathematicsComputer scienceInternal medicineStatisticsArtificial intelligenceInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A model was developed for long term metformin tissue retention based upon temporally inclusive models of serum/plasma concentration ([Formula: see text]) having power function tails called the gamma-Pareto type I convolution (GPC) model and was contrasted with biexponential (E2) and noncompartmental (NC) metformin models. GPC models of [Formula: see text] have a peripheral venous first arrival of drug-times parameter, early [Formula: see text] peaks and very slow washouts of [Formula: see text]. The GPC, E2 and NC models were applied to a total of 148 serum samples drawn from 20 min to 72 h following bolus intravenous metformin in seven healthy mongrel dogs. The GPC model was used to calculate area under the curve (AUC), clearance ([Formula: see text]), and functions of time, f(t), for drug mass remaining (M), apparent volume of distribution ([Formula: see text]), as well as [Formula: see text] for [Formula: see text], [Formula: see text] and [Formula: see text]. The GPC models of [Formula: see text] yielded metformin [Formula: see text]-values that were 84.8% of total renal plasma flow (RPF) as estimated from meta-analysis. The GPC [Formula: see text]-values were significantly less than the corresponding NC and E2 [Formula: see text]-values of 104.7% and 123.7% of RPF, respectively. The GPC plasma/serum only model predicted 78.9% drug [Formula: see text] average urinary recovery at 72 h; similar to prior human urine drug [Formula: see text] collection results. The GPC model [Formula: see text] of [Formula: see text], [Formula: see text] and [Formula: see text], were asymptotically proportional to elapsed time, with a constant limiting [Formula: see text] ratio of M/C averaging 7.0 times, a result in keeping with prior simultaneous [Formula: see text] and urine [Formula: see text] collection studies and exhibiting a rate of apparent volume growth of [Formula: see text] that achieved limiting constant values. A simulated constant average drug mass multidosing protocol exhibited increased [Formula: see text] and [Formula: see text] with elapsing time, effects that have been observed experimentally during same-dose multidosing. The GPC heavy-tailed models explained multiple documented phenomena that were unexplained with lighter-tailed models.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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