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Enregistrement W4226210299 · doi:10.1093/clinchem/hvac064

Commentary on Perplexingly High Tacrolimus Concentrations in a Renal Transplant Patient with HIV

2022· letter· en· W4226210299 sur OpenAlexaboutno aff
Nicholas E. Heger

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTacrolimusMedicineTherapeutic drug monitoringPharmacologyImmunoassayCalcineurinAdverse effectTherapeutic indexImmunosuppressionImmunosuppressive drugWhole bloodPharmacokineticsTransplantationAntibodyInternal medicineDrugImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytochrome P450 3A5 (CYP3A5) genotype is a primary determinant of tacrolimus blood concentration (1). Extensive and intermediate metabolizers may require 1.5–2 times the recommended starting tacrolimus dose, whereas poor metabolizers can start with the standard recommended dose. CYP3A5 genotyping is generally not performed routinely, and while there is no direct evidence of improved clinical outcomes, knowing genotype prior to initiation of tacrolimus therapy achieves target concentrations more quickly than through therapeutic drug monitoring alone (1). Inducers and inhibitors of CYP3A4/5 can have profound effects on drug metabolism. The product label for extended-release tacrolimus, sold by Astellas Pharma Canada (Advagraf XL), specifically warns about the use of the CYP3A inhibitor ritonavir (prescribed to the patient as HIV-1 treatment), because it may result in tacrolimus-associated adverse reactions through increased tacrolimus blood concentrations (2). Accurate blood tacrolimus concentrations are important for maintaining immunosuppression, avoiding graft rejection, and minimizing adverse reactions. Falsely increased tacrolimus concentrations due to metabolite cross reactivity with immunoassays has been reported with concentrations up to 20% higher than reference methods (LC–MS/MS), although this varies by immunoassay manufacturer (3). Additional case reports describe falsely increased tacrolimus concentrations due to the presence of antitacrolimus antibodies, antibetagalactosidase antibodies, human antimouse antibodies, and rheumatoid factor (4). According to the College of American Pathologists (CAP), immunoassays represent the largest methodological group (5). Notably, the positive bias observed with patient samples using immunoassay methods is not evident with proficiency testing materials from CAP, since these simulated samples are spiked with tacrolimus only, and do not represent a physiologically-relevant mixture of parent drug and metabolites. Laboratories using tacrolimus immunoassays should be aware of these differences if referring patient samples to reference laboratories that use LC–MS/MS. Tacrolimus results from LC–MS/MS analysis should never trend in the medical record with results obtained by immunoassay methods, and potential bias in results should be discussed with the ordering provider.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,286 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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