Review of Clinically Relevant Drug Interactions with Next Generation Hepatitis C Direct-acting Antiviral Agents
Notice bibliographique
Résumé
In this review, we examine the pharmacokinetics and clinically relevant drug interactions of the newer generation direct-acting antivirals (DAAs) for the treatment of chronic hepatitis C, specifically sofosbuvir/velpatasvir (Epclusa®), sofosbuvir/velpatasvir/voxilaprevir (Vosevi®), glecaprevir/pibrentasvir (Maviret®), and elbasvir/grazoprevir (Zepatier®). We searched MEDLINE (1948-January 2020), Embase (1964-January 2020), Google, and GoogleScholar using the terms pharmacokinetics, drug interaction, drug metabolism, sofosbuvir, velpatasvir, Epclusa, voxilaprevir, Vosevi, glecaprevir, pibrentasvir, Maviret, elbasvir, grazoprevir, and Zepatier, from inception to January 13, 2020. The search was limited to randomized controlled trials, in vitro studies, prospective and retrospective human studies, drug monographs, abstracts, and conference proceedings. All relevant published literature on pharmacokinetic and pharmacodynamic interactions involving DAAs were reviewed and the data extracted. Numerous clinically relevant drug-drug interactions (DDIs) were identified with the newer generation DAAs and commonly prescribed drugs. NS3/4A protease inhibitors are more likely to be involved in DDIs, followed by NS5A inhibitors and NS5B polymerase inhibitor. The majority of clinically relevant DDIs are predictable, according to known pharmacokinetic, pharmacodynamics, and physicochemical properties of DAAs; however, in select cases, unpredictable DDIs do occur. As expected, many drug interactions exist between newer generation DAAs and commonly prescribed medications. While the majority of clinically relevant interactions are predictable, many require therapeutic dose adjustment or careful selection of non-interacting drugs. In select cases, severe and unpredictable drug interactions can occur. Clinicians should consult hepatitis C virus pharmacotherapy experts and tertiary drug interaction resources when initiating DAA therapy in patients taking other medications.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».