Pharmacokinetic modeling and simulation to understand diamorphine dose‐response in neonates, children, and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pharmacokinetic‐pharmacodynamic modeling and simulation can facilitate understanding and prediction of exposure‐response relationships in children with acute or chronic pain. The pharmacokinetics of diamorphine (diacetylmorphine, heroin), a strong opioid, remain poorly quantified in children and dose is often guided by clinical acumen. This tutorial demonstrates how a model to describe intranasal and intravenous diamorphine pharmacokinetics can be fashioned from a model for diamorphine disposition in adults and a model describing morphine disposition in children. Allometric scaling and maturation models were applied to clearances and volumes to account for differences in size and age between children and adults. The utility of modeling and simulation to gain insight into the analgesic exposure‐response relationship is demonstrated. The model explains reported observations, can be used for interrogation, interpolated to determine equianalgesia and inform future clinical studies. Simulation was used to illustrate how diamorphine is rapidly metabolized to morphine via its active metabolite 6‐monoacetylmorphine, which mediates an early dopaminergic response accountable for early euphoria. Morphine formation is then responsible for the slower, prolonged analgesic response. Time‐concentration profiles of diamorphine and its metabolites reflected disposition changes with age and were used to describe intravenous and intranasal dosing regimens. These indicated that morphine exposure in children after intranasal diamorphine 0.1 mg.kg −1 was similar to that after intranasal diamorphine 5 mg in adults. A target concentration of morphine 30 μg.L −1 can be achieved by a diamorphine intravenous infusion in neonates 14 μg.kg −1 .h −1 , in a 5‐year‐old child 42 μg.kg −1 .h −1 and in an 15 year‐old‐adolescent 33 μg.kg −1 .h −1 .
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».