MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092259600 · doi:10.1007/s40268-020-00323-2

Comparisons of Four Protein-Binding Models Characterizing the Pharmacokinetics of Unbound Phenytoin in Adult Patients Using Non-Linear Mixed-Effects Modeling

2020· article· en· W3092259600 sur OpenAlex
Heajin Jun, Yan Rong, Catharina Yih, Jordan Ho, Wendy Cheng, Tony K. L. Kiang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDrugs in R&D · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésPharmacokineticsPhenytoinPharmacologyMedicineChemistryEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Phenytoin is extensively protein bound with a narrow therapeutic range. The unbound phenytoin is pharmacologically active, but total concentrations are routinely measured in clinical practice. The relationship between free and total phenytoin has been described by various binding models with inconsistent findings. Systematic comparison of these binding models in a single experimental setting is warranted to determine the optimal binding behaviors. METHODS: Non-linear mixed-effects modeling was conducted on retrospectively collected data (n = 37 adults receiving oral or intravenous phenytoin) using a stochastic approximation expectation-maximization algorithm in MonolixSuite-2019R2. The optimal base structural model was initially developed and utilized to compare four binding models: Winter-Tozer, linear binding, non-linear single-binding site, and non-linear multiple-binding site. Each binding model was subjected to error and covariate modeling. The final model was evaluated using relative standard errors (RSEs), goodness-of-fit plots, visual predictive check, and bootstrapping. RESULTS: A one-compartment, first-order absorption, Michaelis-Menten elimination, and linear protein-binding model best described the population pharmacokinetics of free phenytoin at typical clinical concentrations. The non-linear single-binding-site model also adequately described phenytoin binding but generated larger RSEs. The non-linear multiple-binding-site model performed the worst, with no identified covariates. The optimal linear binding model suggested a relatively high binding capacity using a single albumin site. Covariate modeling indicated a positive relationship between albumin concentration and the binding proportionality constant. CONCLUSIONS: The linear binding model best described the population pharmacokinetics of unbound phenytoin in adult subjects and may be used to improve the prediction of free phenytoin concentrations.

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.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,251 · 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