Population pharmacokinetics of olanzapine in children
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this study was to evaluate the population pharmacokinetics (PopPK) of olanzapine in children and devise a model-informed paediatric dosing scheme. METHODS: The PopPK of olanzapine was characterized using opportunistically collected plasma samples from children receiving olanzapine per standard of care for any indication. A nonlinear mixed effect modelling approach was employed for model development using the software NONMEM (v7.4). Simulations from the developed PopPK model were used to devise a paediatric dosing scheme that targeted comparable plasma exposures to adolescents and adults. RESULTS: Forty-five participants contributed 83 plasma samples towards the analysis. The median (range) postnatal age and body weight of participants were 3.8 years (0.2-19.2) and 14.1 kg (4.2-111.7), respectively. The analysis was restricted to pharmacokinetic (PK) samples collected following enteral administration (oral and feeding tube). A one-compartment model with linear elimination provided an appropriate fit to the data. The final model included the covariates body weight and postmenstrual age (PMA) on apparent olanzapine clearance (CL/F). Typical CL/F and apparent volume of distribution (scaled to 70 kg) were 16.8 L/h (21% RSE) and 663 L (13% RSE), respectively. Developed dosing schemes used weight-normalized doses for children ≤6 months postnatal age or <15 kg and fixed doses for children ≥15 kg. CONCLUSION: We developed a paediatric PopPK model for enterally-administered olanzapine. To our knowledge, this analysis is the first study to characterize the PK of olanzapine in participants ranging from infants to adolescents. Body weight and PMA were identified as influential covariates for characterizing developmental changes in olanzapine apparent clearance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».