Physiologically Based and Population Pharmacokinetic Modeling of Midazolam in Children With Obesity Using Real‐World Data
Notice bibliographique
Résumé
Children represent a highly complex and variable population for treatment, including interindividual differences in drug dose-exposure. Midazolam has been used as a sedative for hospitalized children on- and off-label; however, factors affecting interindividual variability (IIV) in observed clearance for this population are not fully understood and can result in extreme under- or overexposure. Obesity has been described as a significant influence on midazolam in adolescents, which could potentially alter drug exposure. The goal of this study was to use two modeling strategies to evaluate dose-exposure of midazolam in children with and without obesity. Population pharmacokinetic modeling assessed whether measures of obesity status would explain some of the observed IIV for midazolam clearance. In all, 164 plasma concentrations were collected from 93 participating children, many with obesity. Covariate modeling did not identify any factors influential to clearance beyond body weight. Model IIV was similar to that observed in previous models of critically ill children (coefficient of variation, 175%) along with considerable residual unexplained variability (50.4%). Then, a previously published virtual population of children with obesity was incorporated into an existing physiologically based pharmacokinetic model of midazolam in the open-source PK-Sim software. Dosing simulations for a subset of 46 participants demonstrated minor overpredictions in children with obesity compared to those without. Both models predicted a minor (< 20%) increase in exposure for children with obesity given the same weight-based dose. This research demonstrates the use of population pharmacokinetics combined with physiologically based pharmacokinetic modeling to compare simulated exposures in children with and without obesity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».