Hemoglobin and Cholesterol Affect Apparent Tacrolimus Clearance in Pediatric Transplant Recipients – a Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Tacrolimus has a narrow therapeutic index with substantial inter- and intra-patient variability. Factors beyond genetic and developmental factors are poorly understood. Recent adult studies suggest that hemoglobin affects the apparent clearance (CL/F), whereas this and other potential factors in children are understudied. Methods: After ethics approval, we performed a single center retrospective cohort study of pediatric renal transplant recipients, who were followed between January 1st, 2004, and June 30th, 2018. Patients without tacrolimus therapy or concomitant sirolimus were excluded. The aim was to show the impact of hemoglobin, albumin, cholesterol and HDL on the apparent tacrolimus clearance (CL/F = Dose/AUC). Data were collected from electronic health record. We used 12-point pharmacokinetic (PK) profiles. Results: Thirty-three patients were included. Median age at transplantation was 10 years, 52% were female, the median tacrolimus area under the curve (AUC) was 133 ng*h/mL. CL/F mainly correlated with hemoglobin (n=1,257, r=-0.3767, p<0.0001), HDL-cholesterol (n=236, r=-0.3973, p<0.0001) and total cholesterol (n=373, r=-0.1821, p=0.0004). Conclusion: The present study suggests a moderate impact of the biochemical factors studied in the tacrolimus CL/F. Lower hemoglobin seems to increase it, while higher cholesterol decreases it. Physicians should be aware of this association during the TDM follow up.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».