Limited sampling strategies for accurate determination of extended half‐life factor VIII pharmacokinetics in severe haemophilia A patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extended half-life (EHL) factor VIII (FVIII) products may decrease the burden of prophylactic treatment in haemophilia A by reducing infusion frequency. However, these products still exhibit wide inter-patient variability and benefit from pharmacokinetic (PK) tailoring. OBJECTIVE: Identify limited sampling strategies for rFVIIIFc, an EHL FVIII product, that produce accurate estimates of PK parameters and relevant troughs. METHODS: We performed a limited sampling analysis on simulated populations of adults, adolescents, and children based on published population PK data. Sampling strategies were evaluated by comparing the error in estimates of half-life, clearance, and trough levels, to a full 6-sample design. Furthermore, we assessed the impact of incorporating knowledge about prior doses, and the day of the PK study within the regimen. We also evaluated the potential inappropriate dose adjustment rate (IDAR) among the modelled sampling strategies. RESULTS: Many sampling strategies, including several 2-sample designs, accurately predicted the PK and exposure measures (median absolute error <10%). When samples are only collected during a single visit (i.e., predose + peak), inclusion of prior dose information reduces median half-life error from >20% to ~5% for adults/adolescents. In this same scenario, appropriate scheduling of the PK study decreases likelihood of unmeasurable predose samples, reducing median error on the 72-h trough from 25% to <12% in the youngest population. CONCLUSIONS: The PK of rFVIIIFc can be accurately estimated using only peak and trough samples, provided that knowledge of prior doses is incorporated and the PK study is planned on an appropriate day within the dosing regimen.
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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 | 0,022 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».