Impact of amiodarone use on metoprolol concentrations, <scp>α‐OH</scp>‐metoprolol concentrations, metoprolol dosing and heart rate: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Small studies suggest that amiodarone is a weak inhibitor of cytochrome P450 (CYP) 2D6. Inhibition of CYP2D6 leads to increases in concentrations of drugs metabolized by the enzyme, such as metoprolol. Considering that both metoprolol and amiodarone have β-adrenergic blocking properties and that the modest interaction between the two drugs would result in increased metoprolol concentrations, this could lead to a higher risk of bradycardia and atrioventricular block. The primary objective of this study was to evaluate whether metoprolol plasma concentrations collected at random timepoints from patients enrolled in the Montreal Heart Institute Hospital Cohort could be useful in identifying the modest pharmacokinetic interaction between amiodarone and metoprolol. We performed an analysis of a cross-sectional study, conducted as part of the Montreal Heart Institute Hospital Cohort. All participants were self-described "White" adults with metoprolol being a part of their daily pharmacotherapy regimen. Of the 999 patients being treated with metoprolol, 36 were also taking amiodarone. Amiodarone use was associated with higher metoprolol concentrations following adjustment for different covariates (p = .0132). Consistently, the association between amiodarone use and lower heart rate was apparent and significant after adjustment for all covariates under study (p = .0001). Our results highlight that single randomly collected blood samples can be leveraged to detect modest pharmacokinetic interactions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».