Update on the drug-food interactions
Notice bibliographique
Résumé
Drug interactions are a major public health problem, which partly attributed to some 10,000 deaths/year in Canada. Besides the interactions between two drugs, drug interactions are also due to the effect of other substances such as foods or nutrients. The drug-food interaction will be pharmacokinetic (affecting the absorption, distribution, metabolism, and elimination) or pharmacodynamic interaction. It is in the intestine that food may have the greatest impact with mainly a change in the amount of drugs absorbed that may be clinically significant for some drugs with narrow therapeutic index (cyclosporine, phenytoin, theophylline, etc.). The absorption of the drug in the presence of food will be determined by the particular physicochemical properties of the drug but also by the impact of food on one of the parameters determining the absorption such as: modified gastric acidity and emptying, the fat content of the food, the use of common transport between the drug and nutrients, chemical reactions between elements and drugs. Fasting situations or malnutrition can affect the distribution of drugs by increasing the free drug fraction, involving sometimes the risk of overdose. Diet affects drug metabolism by changing the activity of cytochrome P450. Most often is described the increase by grapefruit juice (enzyme inhibitor) of plasma concentrations of some drugs (cyclosporine, some statins, and calcium antagonists). Other foods (garlic, smoked meats and fish, caffeine) may increase metabolism. Diet can influence two stages of renal clearance (glomerular filtration - tubular reabsorption) by modifying urine pH or renal clearance. Pharmacodynamic interactions are also monitored, especially foods rich in vitamin k or tyramine with antivitamins K or MAOIs. Finally, health professionals must mobilize against these interactions, including through patient information.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,008 |
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 ».