Changes in Rosuvastatin Pharmacokinetics During Postnatal Ontogenesis in Rats
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Statin therapy should be considered in children with familial hypercholesterolemia and sustained high LDL-C levels. There are no data on rosuvastatin exposure in patients <6 years and efficacy/safety can only be derived from case reports. Our aim was to examine developmental changes in pharmacokinetics of rosuvastatin in rats in vivo as a basis for clinical development of formulations for patients < 6 years. METHODS: Rosuvastatin pharmacokinetics was examined in rats aged 1, 4, 7, 10, 14, 21, 28, 35 and 42 days (from birth to sexual maturity). After intraperitoneal dose of 5 mg/kg, blood samples to determine serum rosuvastatin levels were taken at 0.5, 3 and 5 hours. Pharmacokinetic parameters (Vd, CL, AUClast, AUC0-∞) were calculated using pharmacokinecic simulations. RESULTS: Both rosuvastatin CL and Vd started to increase systematically between 2 - 3 weeks of age, which was reflected by decreased total drug exposure. The AUC was up to 13 times higher in the age groups ≤14 days compared with the value at 42 days. CONCLUSIONS: Based on interspecies scaling, a dose reduction could be a feasible way, how to develop appropriate dosing schedule and formulations for children aged 2 - 6 years. However, confirmation in clinical development studies will be 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».