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Enregistrement W4384926146 · doi:10.1002/phar.2856

Empiric dosing strategies to predict lamotrigine concentrations during pregnancy

2023· article· en· W4384926146 sur OpenAlexaff
Jessica Barry, Jacqueline A. French, Page B. Pennell, Ashwin Karanam, Cynthia L. Harden, Angela K. Birnbaum

Notice bibliographique

RevuePharmacotherapy The Journal of Human Pharmacology and Drug Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacological Effects and Toxicity Studies
Établissements canadiensXenon Pharmaceuticals (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SNational Institute of Neurological Disorders and StrokeSunovionEpilepsy SocietyEpilepsy FoundationEisaiUniversity of MinnesotaEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentAngelini PharmaSK Life SciencePfizer
Mots-clésDosingPharmacokineticsMedicineToxicityLamotriginePopulationRegimenPregnancyPharmacologyEpilepsyAnesthesiaInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Maintaining seizure control with lamotrigine is complicated by altered pharmacokinetics and existence of subpopulations in whom clearance increases or remains constant during pregnancy. OBJECTIVE: Our objective was to characterize the potential for particular dosing scenarios to lead to increased seizure risk or toxicity. METHODS: Lamotrigine pharmacokinetic parameters obtained from our previous study were applied to a one-compartment model structure with subpopulations (75:25%) exhibiting different clearance changes. A single-patient simulation was conducted with typical pharmacokinetic parameter values from each subpopulation. Population-level simulations (N = 48,000) included six dosing scenarios and considered four preconception doses using the R package mrgsolve (Metrum Research Group). Thresholds for efficacy and toxicity were selected as drug concentration that are 65% lower than preconception concentrations and doubling of preconception concentrations, respectively. RESULTS: Individual simulation results demonstrated that without dose increases, concentrations fell below 0.65 at 6-8 weeks in the high clearance change (HC) subpopulation, depending on preconception clearance. While no simulated dosing regimen allowed all women in both subpopulations to maintain preconception concentrations, some regimens provided a more balanced risk profile than others. Predicted concentrations suggested potential increased seizure risk for 7%-100% of women in the HC group depending on preconception dose and subpopulation. Additionally, in 63% of dosing scenarios for women with low clearance change (LC), there was an increased risk of toxicity (34%-100% of women). SIGNIFICANCE: A substantial percentage of simulated individuals had concentrations low enough to potentially increase seizure risk or high enough to create toxicity. Early clearance changes indicate possible subpopulation categorization if therapeutic drug monitoring is conducted in the first trimester. An arbitrary "one-size-fits-all" philosophy may not work well for lamotrigine dosing adjustments during pregnancy and reinforces the need for therapeutic drug monitoring until a patient is determined to be in the LC or HC group.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,346 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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