Piecing together human adult comparative pharmacokinetic trials and rodent studies: What happens to drug clearance in obesity?
Notice bibliographique
Résumé
In many comparative trials examining the effects of adult obesity on pharmacokinetics of drugs, conclusions were made based on values that were either not adjusted to total body weight or adjusted to non-obese body mass (e.g., ideal or lean body weight). In many cases these values were higher in the obese subjects. We have reviewed the data from comparative human trials, and it is apparent that in examining clearance normalization to total body weight (as typically done in studies involving pediatric obese patients), the clearances are often reduced in the obese. We have also reviewed the results of experimental obese versus non-obese rodent models. Those studies have mostly found that the systemic exposures to the same dose per body weight are increased, with obesity-related decreases in clearance. Furthermore, the expression of a number of important drug metabolizing enzymes are reduced in the experimental obese state. There is also evidence that obesity causes increases in the measured mass of eliminating organs such as liver and kidney. Human clearance normalized to total body weight appears to better reflect the underlying changes reported in the expression of protein and functional activity of drug clearance mechanisms.
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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 | 0,288 | 0,284 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».