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Enregistrement W4224295539 · doi:10.1111/cts.13284

Pharmacokinetics of apixaban and tacrolimus or cyclosporine in kidney and lung transplant recipients

2022· article· en· W4224295539 sur OpenAlexaff
Holly Mansell, Ahmed Shoker, Jane Alcorn, Mark Fenton, Julian S. Tam, William Semchuk, Babar Bashir, Walter K. Kraft, Shenzhen Yao, James D. Douketis

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumocystis jirovecii pneumonia detection and treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversitySaskatchewan Health AuthoritySt. Joseph’s Healthcare HamiltonSaskatchewan HealthUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésTacrolimusMedicinePharmacokineticsCmaxCalcineurinApixabanKidney transplantationLung transplantationPharmacologyInternal medicineRenal functionConfidence intervalUrologyKidneyTransplantationRivaroxaban

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Apixaban is frequently used off‐label in transplant recipients. However, a potential drug interaction exists with the calcineurin inhibitors. We conducted an open‐label drug–drug interaction study to determine the pharmacokinetics of apixaban in lung and kidney transplant recipients who were taking a calcineurin inhibitor. A single dose of apixaban 10 mg was administered orally to kidney and lung transplant recipients maintained on either tacrolimus or cyclosporine, and pharmacokinetic parameters were compared to a reference cohort of 12 healthy subjects who used the same apixaban dose and pharmacokinetic blood sampling. Fourteen participants were enrolled ( n = 6 kidney, n = 8 lung), with 10 maintained on tacrolimus and four on cyclosporine. Data from 13 participants was usable. Participants were taking triple therapy immunosuppression and had a mean (SD) of 12 (3) medications. Participants receiving tacrolimus and cyclosporine had area under the plasma concentration–time curve from time zero to infinity (AUC 0‐inf ) geometric least square means (90% confidence interval [CI]) of 4312 (95% CI 3682, 5049) and 5388 (95% CI 3277, 8858), respectively. Compared to healthy subjects, the associated geometric mean ratios (GMRs) for apixaban maximum plasma concentration (C max ), AUC from time zero to the last quantifiable concentration (AUC 0‐tlast ) and AUC 0‐inf were 197% (95% CI 153, 295), 244% (95% CI 184, 323), and 224% (95% CI 170, 295) for transplant recipients on tacrolimus. The GMR (90% CI) C max , AUC 0‐tlast , and AUC 0‐inf of apixaban for patients on cyclosporine were 256% (95% CI 184, 358), 287% (95% CI 198, 415), and 280% (95% CI 195, 401). Kidney and lung transplant recipients receiving tacrolimus had higher apixaban exposure. A similar trend was noted for patients receiving cyclosporine, but additional patients are needed to confirm this interaction. Future studies are needed before apixaban can be safely recommended in this population, and the impact of dose staggering should be investigated. This study highlights the importance of pharmacokinetic studies in actual patient populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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