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Enregistrement W3038254578 · doi:10.1002/cpdd.822

Effect of Itraconazole, a Potent CYP3A4 Inhibitor, on the Steady‐State Pharmacokinetics of Vemurafenib in Patients With <i>BRAF</i><sup>V600</sup> Mutation–Positive Malignancies

2020· article· en· W3038254578 sur OpenAlexaff
Weijiang Zhang, Michael S. Mathisen, Grant R. Goodman, Harper Forbes, Yuyao Song, Enric Bertran, Lev Demidov, Sang Joon Shin

Notice bibliographique

RevueClinical Pharmacology in Drug Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensRoche (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVemurafenibItraconazoleMedicinePharmacokineticsDosingPharmacologyCrossover studyConfidence intervalArea under the curveInternal medicineAdverse effectUrologyGastroenterologyCancerDermatologyPathologyMetastatic melanoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

mutation-positive metastatic malignancies received oral vemurafenib 960 mg twice daily on days 1 to 20 (period A) and oral vemurafenib 960 mg twice daily with oral itraconazole 200 mg once daily on days 21 to 40 (period B). A mixed-effects analysis of variance model was used to compare log-transformed area under the concentration-time curve during the dosing interval and maximum plasma concentration values for vemurafenib in 8 patients between period B (vemurafenib plus itraconazole) and period A (vemurafenib alone). Multiple doses of itraconazole increased steady-state exposure of vemurafenib by approximately 40%, with geometric least squares mean ratios (period B/period A) of 140% (90% confidence interval, 121-161) for both maximum plasma concentration and area under the concentration-time curve during the dosing interval. There was no apparent increase in incidence or severity of adverse events during coadministration of vemurafenib with itraconazole. In conclusion, coadministration of itraconazole with vemurafenib resulted in a modest increase in exposure of vemurafenib at steady state and was generally well tolerated.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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