MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3024912601 · doi:10.3899/jrheum.200493

Hydroxychloroquine in Patients with Rheumatic Disease Complicated by COVID-19: Clarifying Target Exposures and the Need for Clinical Trials

2020· article· en· W3024912601 sur OpenAlexvenueno aff
Stephen J. Balevic, Christoph P. Hornik, Thomas P. Green, Megan E. B. Clowse, Daniel González, Anil R. Maharaj, Laura E. Schanberg, Amanda M. Eudy, Geeta K. Swamy, Brenna L. Hughes, Michael Cohen‐Wolkowiez

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentSanofiNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismU.S. Food and Drug AdministrationCenters for Disease Control and PreventionNorthwestern UniversityPfizerSchool of Medicine, Duke UniversityDerfner FoundationNational Institutes of HealthUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Heart, Lung, and Blood InstituteChildhood Arthritis and Rheumatology Research AllianceNational Center for Advancing Translational SciencesWellcome TrustRheumatology Research FoundationFeinberg School of MedicinePatient-Centered Outcomes Research InstituteUNC Eshelman School of Pharmacy, University of North Carolina at Chapel HillGlaxoSmithKlineDuke Clinical Research InstituteNational Institute of General Medical SciencesThrasher Research Fund
Mots-clésHydroxychloroquineMedicinePharmacokineticsDosingPregnancyClinical trialInternal medicinePharmacologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyDiseaseGastroenterologyInfectious disease (medical specialty)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. To characterize hydroxychloroquine (HCQ) exposure in patients with rheumatic disease receiving longterm HCQ compared to target concentrations with reported antiviral activity against the coronavirus disease 2019 caused by SARS-CoV-2 (COVID-19). Method. We evaluated total HCQ concentrations in serum and plasma from published literature values, frozen serum samples from a pediatric systemic lupus erythematosus trial, and simulated concentrations using a published pharmacokinetic model during pregnancy. For each source, we compared observed or predicted HCQ concentrations to target concentrations with reported antiviral activity against SARS-CoV-2. Results. The average total serum/plasma HCQ concentrations were below the lowest SARS-CoV-2 target of 0.48 mg/l in all studies. Assuming the highest antiviral target exposure (total plasma concentration of 4.1 mg/l), all studies had about one-tenth the necessary concentration for in vitro viral inhibition. Pharmacokinetic model simulations confirmed that pregnant adults receiving common dosing for rheumatic diseases did not achieve target exposures; however, the models predict that a dosage of 600 mg once a day during pregnancy would obtain the lowest median target exposure for most patients after the first dose. Conclusion. We found that the average patient receiving treatment with HCQ for rheumatic diseases, including children and non-pregnant/pregnant adults, are unlikely to achieve total serum or plasma concentrations shown to inhibit SARS-CoV-2 in vitro . Nevertheless, patients receiving HCQ long term may have tissue concentrations far exceeding that of serum/plasma. Because the therapeutic window for HCQ in the setting of SARS-CoV-2 is unknown, well-designed clinical trials that include patients with rheumatic disease are urgently needed to characterize the efficacy, safety, and target exposures for HCQ.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,037
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of RheumatologyMême sujetCOVID-19 Impact on ReproductionTravaux en français237 207