Inter‐individual variability in atrasentan exposure partly explains variability in kidney protection and fluid retention responses: A post hoc analysis of the <scp>SONAR</scp> trial
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate whether atrasentan plasma exposure explains between-patient variability in urinary albumin-to-creatinine ratio (UACR) response, a surrogate for kidney protection, and B-type natriuretic peptide (BNP) response, a surrogate for fluid expansion. METHODS: Type 2 diabetic patients with chronic kidney disease (n = 4775) received 0.75 mg atrasentan for 6 weeks in the active run-in period. Individual area under the concentration-time-curve (AUC) was estimated using a population pharmacokinetic model. The association between atrasentan AUC, other clinical characteristics, and UACR and BNP response, was estimated using linear regression. RESULTS: The median atrasentan AUC was 43.8 ng.h/mL with a large variation among patients (2.5th-97.5th percentiles [P]: 12.6 to 197.5 ng.h/mL). Median UACR change at the end of enrichment was -36.0% and median BNP change was 8.7%, which also varied among patients (UACR, 2.5th-97.5th P: -76.2% to 44.5%; BNP, 2.5th-97.5th P: -71.5% to 300.0%). In the multivariable analysis, higher atrasentan AUC was associated with greater UACR reduction (4.88% per doubling in ng.h/mL [95% confidence interval {CI}: 6.21% to 3.52%], P < .01) and greater BNP increase (3.08% per doubling in ng.h/mL [95% CI: 1.12% to 4.11%], P < .01) independent of estimated glomerular filtration rate, haemoglobin or BNP. Caucasian patients compared with black patients had greater UACR reduction (7.06% [95% CI: 1.38% to 13.07%]) and also greater BNP increase (8.75% [95% CI: 1.65% to 15.35%]). UACR response was not associated with BNP response (r = 0.06). CONCLUSION: Atrasentan plasma exposure varied among individual patients and partially explained between-patient variability in efficacy and safety response.
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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 | 0,017 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».