Investigation of a broad‐spectrum micronutrient formulation as a possible precipitant of pharmacokinetic micronutrient–drug interactions
Notice bibliographique
Résumé
Aims Daily broad‐spectrum micronutrients are being used by the general public and formulations are receiving research interest in mental health settings. Despite concerns about combining medicines and broad‐spectrum micronutrients in mental health care, there have not been any formal evaluations of potential interactions. Our objective was to evaluate a broad‐spectrum micronutrient formula as a potential precipitant of pharmacokinetic drug–drug interactions through inhibition or induction of cytochrome P450 (CYP) enzymes. Methods This was a single‐centre pharmacokinetic study. Twelve healthy participants received broad‐spectrum micronutrients for 14 days (Days 1–14). Participants were administered a ‘cocktail’ of selective CYP probes midazolam 2 mg (CYP3A), dextromethorphan 30 mg (CYP2D6), losartan 25 mg (CYP2C9), omeprazole 20 mg (CYP2CI9) and caffeine 100 mg (CYP1A2) on Day 0 and Day 14, before taking and while taking broad‐spectrum micronutrients. Plasma drug concentrations were measured at baseline and for 8 h following cocktail administration. AUC, C max and T max were compared before and after broad spectrum micronutrient administration using paired t tests. Results Pre‐ and post‐micronutrient geometric means (SD) for AUC 0‐8h (μg*h/L) were: midazolam 25 (13) and 26 (14), P = 0.60; dextromethorphan 25 (99) and 19 (110), P = 0.46; losartan 219 (105) and 205 (76), P = 0.20; omeprazole 474 (394) and 402 (342), P = 016; and caffeine 13 800 (5400) and 12 800 (3500), P = 0.79. There were no statistically significant changes in geometric means of probe C max , or T max for any of the study drugs. Conclusions Broad‐spectrum micronutrients are unlikely to be a major precipitant of pharmacokinetic drug–drug 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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».