Population pharmacokinetics of cannabidiol and the impact of food and formulation on systemic exposure in children with drug‐resistant developmental and epileptic encephalopathies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Identifying factors influencing cannabidiol (CBD) exposure can optimize treatment efficacy and safety. We aimed to describe the population pharmacokinetics of CBD in children with drug‐resistant developmental and epileptic encephalopathies (DEEs) and assess the influence of environmental, pharmacological, and clinical characteristics on CBD systemic exposure. Methods Data from two pharmacokinetic studies of patients aged 2–18 years with DEEs were included (N = 48 patients). Serial blood samples were collected during maintenance treatment, before and after the morning dose, and up to 6 h after a dose of a purified CBD oil formulation, with or without a normocaloric breakfast. CBD plasma concentrations were also available following administration of a CBD‐enriched formulation. Samples were quantified using a validated liquid chromatography/tandem mass spectrometry assay. A CBD population pharmacokinetic model was developed using nonlinear mixed‐effects modeling. The effects of formulation, concomitant food intake, and demographic, clinical, and pharmacological factors on CBD pharmacokinetics were evaluated. Simulated maximum plasma concentration (Cmax) and area under the concentration–time curve between 0 and 12 h (AUC0‐12) were calculated. Results A one‐compartment model with transit compartments and first‐order elimination best described CBD pharmacokinetics. Mean values for CBD apparent clearance (CL/F) and volume of distribution (V/F) were 143.5 L/h and 1892.4 L, respectively. Weight was allometrically scaled for V/F and CL/F, sex was associated with V/F, and both formulation and food condition were associated with F (relative bioavailability). CBD Cmax increased by 41% and AUC0‐12 by 45% when CBD was administered with food compared to fasting. Dose‐normalized AUC0‐12 was approximately 50% lower with CBD‐enriched oil compared to purified CBD. Significance In the present study, we described the effects of food and formulation on CBD exposure in children with DEEs. Increased CBD exposure with food intake and significant changes in drug exposure when switching between CBD formulations should be considered in patient management.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».