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Enregistrement W4366602773 · doi:10.1111/apt.17526

Physiologically‐based pharmacokinetic modelling to predict intragastric rifabutin concentrations in the treatment of <i>Helicobacter pylori</i> infection

2023· article· en· W4366602773 sur OpenAlexaff
Colin W. Howden, Shailja C. Shah, Salil N. Pendse, Elliot Offman, June S. Almenoff, Kely L. Sheldon

Notice bibliographique

RevueAlimentary Pharmacology & Therapeutics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHelicobacter pylori-related gastroenterology studies
Établissements canadiensCentre for Drug Research and Development
Organismes subventionnairesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésRifabutinPharmacokineticsRegimenPharmacologyMedicineHelicobacter pyloriDosingPhysiologically based pharmacokinetic modellingAntibacterial agentGastroenterologyAntibioticsInternal medicineChemistryClarithromycin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Background Sustained intragastric antibiotic exposure is important for Helicobacter pylori eradication, yet little is known about gastric pharmacology of commonly used H. pylori regimens. For rifabutin, differing intragastric concentrations based on dosing regimen may account for differences in reported eradication rates. Aim To compare intragastric rifabutin concentrations between low‐dose rifabutin (50 mg three time daily; as in RHB‐105) and generically dosed rifabutin 150 mg once daily, 150 mg twice daily, and 300 mg once daily using a validated Physiologically‐based pharmacokinetic (PBPK) model. Methods We obtained plasma pharmacokinetic data from the RHB‐105 clinical development programs and used it to develop and validate a whole‐body PBPK model using PK‐SIM software. We modified the existing rifabutin model to include the impact of omeprazole on gastric pH and emptying time. Modelled intragastric rifabutin exposure was expressed as the time that each regimen maintained its concentration ≥MIC90. Results Rifabutin 50 mg three times daily achieved significantly longer times with intragastric concentration above MIC90 (22.3 ± 1.1 h) than 150 mg once daily (8.3 ± 1.7 h), 150 mg twice daily (16.3 ± 2.3 h), or 300 mg once daily (8.5 ± 1.9 h) while providing the lowest mean maximal plasma concentration and mean area under the plasma concentration–time curve of all regimens studied. Conclusions PBPK modelling showed rifabutin 50 mg three times daily had higher intragastric exposure times than 150 mg once daily or twice daily, or 300 mg once daily. This low‐dose rifabutin regimen provides the highest potential for H. pylori eradication while minimising systemic rifabutin exposure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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