Importance of Therapeutic Drug Monitoring to Detect Drug Interaction between Pazopanib and Warfarin: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Pazopanib is an orally available multi-tyrosine kinase inhibitor and has been used to treat renal cell carcinoma (RCC). Here, we report the case of a patient with RCC with an increased prothrombin time- international normalized ratio (PT-INR) due to pazopanib therapy. In addition, we have reported the change in the blood levels of pazopanib. A 75-year-old man underwent a left nephrectomy for RCC. Four years later, his cancer recurred and pazopanib therapy was initiated. He was also taking warfarin for atrial fibrillation and his PT-INR was constant at approximately 2. His warfarin dose was reduced from 3.5 mg/day to 3.0 mg/day on day 10 because his PT-INR increased from 2.19 to 3.07 compared to that before starting pazopanib. On day 28, his PT-INR further increased to 4.34, and his aspartate aminotransferase, alanine transaminase, and alkaline phosphatase levels increased. The target concentration of pazopanib was 20.5 to 50.3 µg/mL, but his blood concentrations were 92.1 µg/mL on day 6 and 93.7 µg/mL on day 13. Therefore, both pazopanib and warfarin were discontinued. One week later, his laboratory tests recovered, and hence, warfarin treatment was resumed. However, pazopanib therapy was terminated due to concerns about liver dysfunction. His hepatic dysfunction and increased PT-INR were considered to be due to pazopanib treatment. Pazopanib has been reported to have no effect on the pharmacokinetics of warfarin in clinical patients. In this case, blood levels of pazopanib were abnormally high, possibly causing liver dysfunction and drug interactions, leading to his PT-INR prolongation. TDM monitoring, in addition to the recommended monitoring for pazopanib hepatotoxicity, may help identify patients at risk for drug interactions. For patients receiving concomitant pazopanib and warfarin, close monitoring of PT-INR is warranted.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».