Pharmacokinetics in routine haemophilia clinical practice: rationale and modalities—a practical review
Notice bibliographique
Résumé
Prophylactic therapy with exogenous clotting factor concentrates in haemophilia A and B aims to achieve levels of circulating FVIII or FIX that are adequate for the prevention or reduction of spontaneous joint bleeding. Historically, a minimum trough level of at least 1% of the normal levels of circulating clotting factor has been targeted using standardised protocols. However, clearance of clotting factor varies between products and patients, and other pharmacokinetic (PK) parameters such as the frequency and magnitude of peaks may be important for ensuring optimal coverage. Thus, it is increasingly recognised that an individualised, PK-based approach to prophylaxis is necessary to achieve optimal protection. This review focuses on the clinical implications of using PK-guided, individualised prophylaxis in haemophilia to improve patient outcomes and considers practical methods of establishing patients' PK parameters. The most useful PK parameters will depend on the aim of the specific treatment (e.g. preventing activity-related and traumatic bleeds or addressing subclinical bleeding). In clinical practice, lengthy and frequent post-infusion sampling for PK analysis is costly and a significant burden for patients. However, a Bayesian analysis allows for the estimation of different PK parameters (e.g. half-life, factor concentrations over time, etc.) with only a minimum number of samples (e.g. 4, 24 and 48 h for haemophilia A), by using the patient's data to adjust a relevant population PK value towards the actual value. Numerous tools are available to aid in the practical use of Bayesian PK-guided dosing in the clinic, including the Web-based Application for the Population Pharmacokinetic Service hosted by McMaster University, Canada. The PK data can be used to determine the appropriate prophylaxis regimen for the individual patient, which can be monitored by assessment of the trough level at each clinic visit. Collection of PK data and subsequent PK-guided dosing should become standard practice when determining treatment strategies for people with haemophilia.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».