Model-Informed Development of Sotalol Loading and Dose Escalation Employing an Intravenous Infusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sotalol is often employed to prevent recurrence of symptomatic atrial flutter/atrial fibrillation. Because sotalol can prolong the QT interval excessively causing ventricular arrhythmias, a 3-day in-hospital loading or dose escalation period is mandated with oral administration in the product label for patient safety. In patients with normal renal function, 3 days (five oral doses) are required to obtain steady state maximum sotalol concentration, which results in maximum QT prolongation. The aim of this study is to develop an intravenous to oral loading regime for sotalol therapy that reduces the 3-day in-hospital initiation or dose escalation with oral administration to 1 day without compromising patient safety. METHODS: Using model-informed drug development techniques, simulations were developed for initiation and dose escalation of sotalol therapy by employing an intravenous loading dose followed by oral sotalol administrations. RESULTS: In patients with normal renal function, an initial 1-h loading dose of intravenous sotalol followed by two oral doses in 24 h has been developed permitting attainment of three maximum serum concentrations reflecting maximum QT prolongation in a 1-day observation period. Dosing regimens for patients with impaired renal function are also developed. CONCLUSIONS: In patients with normal renal function, using an intravenous loading dose followed by oral administrations permits safe initiation or dose escalation of sotalol in 1 day instead of the 3-day dosing regimen with oral administration.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».