Population Pharmacokinetics of Nirsevimab in Preterm and Term Infants
Notice bibliographique
Résumé
Nirsevimab, a monoclonal antibody with an extended half-life, is approved for the prevention of respiratory syncytial virus (RSV) disease in all infants in Canada, the EU, Great Britain, and the USA. A population pharmacokinetics (PK) model was built to describe the PK of nirsevimab in preterm and term infants, and to evaluate the influence of covariates, including body weight and age, in infants. Nirsevimab PK was characterized by a 2-compartment model with first-order clearance (CL) and first-order absorption following intramuscular (IM) administration. The typical CL in a 5 kg infant was 3.4 mL/day. Body weight and postmenstrual age were the primary covariates on CL, with minor effects for race, second RSV season, and antidrug antibody status (deemed not clinically relevant). Congenital heart disease (CHD) and chronic lung disease (CLD) did not significantly impact nirsevimab PK. The final population PK model, based on 8987 PK observations from 2683 participants across 5 clinical trials, successfully predicted PK in an additional cohort of 967 healthy infants. Weight-banded dosing (50 mg in infants <5 kg; 100 mg in infants ≥5 kg) was predicted to be appropriate for infants ≥1 kg in their first RSV season. Together, these data support weight-banded dosing of nirsevimab in all infants in their first RSV season, including in healthy infants, infants with CHD or CLD, and in infants born prematurely.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».