Pharmacokinetic and pharmacodynamic analyses of terlipressin in patients with hepatorenal syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this population pharmacokinetics (PK) analysis was to characterize the PK of terlipressin and its active metabolite, lysine-vasopressin (L-VP), in patients with hepatorenal syndrome (HRS), following intravenous administration of terlipressin 1 mg to 2 mg every 6 h. Sparse PK samples from 69 patients with HRS who participated in terlipressin phase 3 clinical studies were used for model development. In addition, mean arterial pressure (MAP) and heart rate (HR) from 40 patients with HRS were available to explore the relationship between terlipressin and L-VP plasma concentrations and pharmacodynamic (PD) response. A two-compartment model with first-order elimination adequately described the PK of terlipressin. L-VP was well characterized as the active metabolite of terlipressin by a one-compartment model with first-order elimination. The population PK modeling results showed that the estimated clearances for terlipressin and L-VP are 27.4 L/h and 318 L/h, respectively, for a typical patient with a body weight of 86 kg. Body weight was identified as the only covariate for the clearance of terlipressin. However, simulation suggested that body weight had no clinically meaningful effects on the exposure of L-VP through terlipressin. Therefore, no weight-based dose is needed for terlipressin to treat HRS patients. PD response, change in MAP, and HR were well correlated to L-VP concentrations; compared with baseline values, the estimated maximum decrease in HR would be 10.6 bpm and the estimated maximum increase in MAP would be 16.2 mm Hg.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».