Towards safer risperidone prescribing in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In the treatment of psychosis, agitation and aggression in Alzheimer’s disease (AD), guidelines emphasise the need to ‘use the lowest possible dose’ of antipsychotic drugs, but provide no information on optimal dosing. Aims This analysis investigated the pharmacokinetic profiles of risperidone and active metabolite, 9-hydroxy (OH)-risperidone, and how this related to emergent extrapyramidal side effects (EPS), using data from The Clinical Antipsychotic Trials of Intervention Effectiveness-AD study. Method A statistical model, which described the concentration-time course of risperidone and 9-OH-risperidone, was used to predict peak, trough and average concentrations of risperidone, 9-OH-risperidone and ‘active moiety’ (combined concentrations) (108 CATIE-AD participants). Logistic regression was used to investigate the associations of pharmacokinetic biomarkers with EPS. Model based predictions were used to simulate the dose adjustments needed to avoid EPS. Results The model showed an age-related reduction in risperidone clearance (p<0.0001), and estimated that 22% of patients had slower active moiety clearance (concentration-to-dose ratio 20.2±7.2 versus 7.6±4.9 ng/mL per mg/day, Mann Whitney U, p <0.0001). Higher average and trough 9-OH-risperidone concentrations ( p <0.0001), and lower Mini-Mental State Examination (MMSE) scores (p<0.0001), were associated with EPS. Model based predictions suggest the optimum dose ranged from 0.25mg/day in those aged 85 years with MMSEs of 5, to 1mg/day in those aged 75 years with MMSEs of 15, with alternate day dosing required for those with slower drug clearance. Conclusions Our findings argue for age- and MMSE -related dose adjustments and suggest that a single plasma sample could be used to identify those with slower drug clearance.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».