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Enregistrement W3084170112 · doi:10.1254/jpssuppl.wcp2018.0_cl-25

Pharmacokinetic changes along the developmental trajectory: A view of a clinician

2018· article· en· W3084170112 sur OpenAlexaff
Shinya Ito

Notice bibliographique

RevueProceedings for Annual Meeting of The Japanese Pharmacological Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosingMedicinePopulationPharmacokineticsClinical pharmacologyBody surface areaPediatricsIntensive care medicinePharmacologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pharmacokinetics (PK) has been the heart and soul of the discipline of clinical pharmacology. One of the reasons is because PK parameters provide key information necessary to design dosing schedules. Although the clinical relevance of PK information is evident, basic understanding of PK principles among clinicians remains poor, which highlights an important education role clinical pharmacologists need to play. The lack of the general understanding compromises appropriate clinical application of PK data to clinical practice particularly in special populations including infants and children. Difficulties in conducting conventional PK studies in children further intensify their therapeutic orphan status, causing rampant off-label/off-evidence uses of drug. Although the value of population PK allowing opportunistic sampling schedules to circumvent the conventional tight- scheduled sampling-intensive PK methods is widely recognized and advocated for infants and children, consistent efforts need to be made, so that PK information becomes available in a timely manner for this vulnerable population. The pediatric population is characterized by its remarkable transformation from a cluster of cells in the embryonic stage to a mature adult. The developmental trajectory is the hallmark of infants and children, which also poses challenges in PK data acquisition and interpretation. In the neonatal period, drug clearance per body weight (BW) or body surface area (BSA) is generally lower than in the older age groups. Over the following infantile period, drug clearance/BW consistently increases with variable rates among individuals and drugs in question. Specifically, drug-metabolizing enzymes such as CYP3A show relatively developed-expression patterns in the neonatal period, but CYP1A2 takes one year or more to reach an adult level of expression and function per BW or BSA. Due to increased water compartments per BW in the neonatal period, volume of distribution per BW of hydrophilic drugs is larger in this age group than in older age groups. Although the average pictures of these developmental profiles of PK can be described clearly, variations among drugs and individuals along the developmental trajectory are poorly understood. Application of physiologically-based PK modeling may be a first step to deepen our understanding of PK developmental profiles and its variations in the paediatric population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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