The application of Bayesian forecasting to explore the effects of sex and high-fat diet on the pharmacokinetics of ropivacaine in the rat
Notice bibliographique
Résumé
Bayesian forecasting is commonly applied as part of therapeutic drug monitoring to obtain individual estimates of pharmacokinetic parameters in patients. Here its utility was explored in a preclinical study involving ropivacaine, in which sparse blood sampling data was available in the rat. Initially sample-population estimates of parameters were obtained by injecting male cannulated male Sprague-Dawley rats subcutaneously with ropivacaine HCl. Blood samples were serially drawn from each rat for 12 h after the dose (rich sampling); the concentrations were used with compartmental analysis to optimize model selection and obtain mean and variances of pharmacokinetic parameters. Two additional single doses, spaced by 5 days, were injected, each followed by 1 to 3 sparse blood draws. Other sparsely sampled age-matched groups of male and female rats given standard diet, and a group of males given high-fat diet, were dosed. Bayesian forecasting was conducted for each of these sparsely sampled rats to estimate pharmacokinetic parameters. Plasma was assayed using liquid-chromatographic method using mass spectrometry. For validation, the Bayesian parameter forecasts were compared to those using nonlinear mixed-effects modelling (NLMEM). Ropivacaine had a high clearance compared to hepatic blood flow, and a large volume of distribution. Excellent correlations were present between observed and estimated plasma concentrations using Bayesian forecasting, as was the relationship between those estimates and those obtained from NLMEM. The male rats given high-fat diet had a significant decrease in the weight-normalized clearance of ropivacaine, and female rats had a slower absorption rate. The effects were also identified using NLMEM. Bayesian forecasting has applicability in estimating pharmacokinetic properties of drugs in preclinical studies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».