Pharmacokinetic modeling and simulation support for age‐ and weight‐adjusted dosing of dabigatran etexilate in children with venous thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dabigatran etexilate (DE), a direct oral thrombin inhibitor, has been evaluated in children with venous thromboembolism (VTE) using oral solution, pellets, or capsules. OBJECTIVES: This study evaluated DE pharmacokinetics (PK) in children with VTE and the appropriateness of a DE pediatric age- and weight-based dosing algorithm. PATIENTS/METHODS: A population PK model was fitted to data from four single-arm and one randomized, comparative pediatric VTE studies (358 children aged birth to <18 years; 2748 PK observations) and one healthy-adult study (32 males aged <40 years; 1523 PK observations) using nonlinear mixed-effects modeling. A stepwise, covariate, model-building procedure evaluated the influence of covariates (e.g., age, body weight, body surface area [BSA]-normalized renal function, and sex). The final model was used to evaluate the pediatric dosing algorithm, with simulations comparing pediatric trough exposure with reference exposure defined for the pediatric studies. RESULTS: The population PK of dabigatran was adequately described by a two-compartment model with first-order elimination and absorption. Age, weight, BSA-normalized renal function, and sex were statistically significant covariates (all P < .05). Apparent clearance increased with age (independently of body weight), diminished with decreasing BSA-normalized renal function, and was lower in females than males. All disposition parameters increased with body weight escalation (allometric scaling). Simulations confirmed that for all DE formulations, the final pediatric dosing algorithms achieved reference exposure without dose adjustment. CONCLUSIONS: Using a population PK model of DE for children with VTE, simulations showed that the final dosing algorithms were appropriate for all DE formulations; no dose titration was needed.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».