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Enregistrement W3092878192 · doi:10.18433/jpps30872

Influence of Different Populations on Pharmacokinetic Bioequivalence Results: Can We Extrapolate Bioequivalence Results from One Population to Another?

2020· review· en· W3092878192 sur OpenAlexvenueno aff
Deniz Ozdin, Murray P. Ducharme, France Varin, Anders Fuglsang, Dina Al-Numani

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioequivalencePopulationPharmacokineticsMedicineStatisticsProduct (mathematics)EconometricsPharmacologyMathematicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Over the last 15 years, an ever-increasing proportion of pharmacokinetic bioequivalence studies for European/North American generic submissions appeared to have been conducted in geographical/ethnic populations other than those for which the drug is marketed for. The results of pharmacokinetic bioequivalence studies have traditionally been considered to be insensitive to the population studied. However, several recent studies have suggested that this may not necessarily be true. The objective of this study was to investigate whether there were any concerns regarding the current practice of extrapolating bioequivalence study results from one geographic/ethnic population to another. METHODS: In order for a regulatory agency to use bioequivalence results from one population to another, two formulations assessed as bioequivalent under fasted and fed conditions in one population must be bioequivalent in a geographically/ethnically different population under both conditions. Unfortunately, bioequivalence studies between a generic and its reference product for one submission are conducted using only one geographical/ethnic population. As bioequivalence study results between two populations for the same generic and reference products are not available, the food effect for the same reference product between two populations was compared. This is based on the rationale that if two products are bioequivalent under both fasted and fed conditions in two populations, even if there are PK differences in the product exposures between these two populations, the test to reference ratio, as well as the food effect, will remain constant within each population. Food effect (fed/fasted ratio) was calculated using pharmacokinetic data from publicly available regulatory resources and compared between two geographical/ethnic populations using the same reference for each studied drug product. Meta-analyses were conducted. RESULTS: Statistically significant differences (P<0.05) were found in the food effect between two populations for nine out of the ten (90%) available studied products. Among these, an observed clinical difference was suggested in three out of nine (33%) products. CONCLUSION: These results suggest that bioequivalence results from one population may not always be representative of what may be found in another 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,770
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,137 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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