Letermovir and Tacrolimus Drug–Drug Interaction in a Pediatric Kidney Transplant Patient: A Case Report and Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cytomegalovirus (CMV) viremia is one of the most common opportunistic infections following solid organ transplant (SOT) in pediatric patients and can be associated with significant morbidity. Valganciclovir is the preferred antiviral medication used for CMV prophylaxis in high-risk kidney transplant recipients, but its use is limited by myelosuppression. Letermovir is an alternative antiviral medication with lower rates of neutropenia. Letermovir has been implicated in many potential drug-drug interactions, including in combination with tacrolimus. METHODS: This report describes the case of a 6-year-old girl, 2 months post-kidney transplant, at risk for CMV, who received letermovir for CMV prophylaxis after developing neutropenia while receiving valganciclovir. Her maintenance immunosuppression included tacrolimus. This report describes the drug-drug interaction of letermovir and tacrolimus, the dose adjustments required, and summarizes the available literature on the interaction. RESULTS: While on concurrent letermovir and tacrolimus, the patient required a 36% tacrolimus dose reduction and additional therapeutic drug level monitoring. CONCLUSION: This case adds to the current limited data on the interaction of letermovir and tacrolimus in the pediatric SOT population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».