Use of <scp>physiologically‐based</scp> pharmacokinetic modeling to inform dosing of the opioid analgesics fentanyl and methadone in children with obesity
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is an increasingly alarming public health threat, with nearly 20% of children classified as obese in the United States today. Children with obesity are commonly prescribed the opioids fentanyl and methadone, and accurate dosing is critical to reducing the risk of serious adverse events associated with overexposure. However, pharmacokinetic studies in children with obesity are challenging to conduct, so there is limited information to guide fentanyl and methadone dosing in these children. To address this clinical knowledge gap, physiologically-based pharmacokinetic models of fentanyl and methadone were developed in adults and scaled to children with and without obesity to explore the interplay of obesity, age, and pharmacogenomics. These models included key obesity-induced changes in physiology and pharmacogenomic effects. Model predictions captured observed concentrations in children with obesity well, with an overall average fold error of 0.72 and 1.08 for fentanyl and methadone, respectively. Model simulations support a reduced fentanyl dose (1 vs. 2 μg/kg/h) starting at an earlier age (6 years) in virtual children with obesity, highlighting the importance of considering both age and obesity status when selecting an infusion rate most likely to achieve steady-state concentrations within the target range. Methadone dosing simulations highlight the importance of considering genotype in addition to obesity status when possible, as cytochrome P450 (CYP)2B6*6/*6 virtual children with obesity required half the dose to match the exposure of wildtype children without obesity. This physiologically-based pharmacokinetic modeling approach can be applied to explore dosing of other critical drugs in children with obesity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».