Rules of Thumb for Estimating Drug Levels in Breast Milk: How Well Do They Work?
Notice bibliographique
Résumé
The American Academy of Pediatrics and the World Health Organization recommend exclusive breastfeeding for the first 6 months of life due to extensive benefits for the maternal-infant dyad. While over 90% of mothers initiate breastfeeding, continuation drops to 35% by 6 months, often due to concerns about medication safety. Clinicians often face decisions about medication use during lactation in the absence of robust data. Factors such as molecular weight (MW), lipid solubility, protein binding and a drug's acid-base status are routinely stated as the determinants of drug passage into milk and used as "rules of thumb" (e.g., MW <500 Da). However, these have not been rigorously examined for clinical applicability. This study investigates MW, protein binding, milk-to-plasma ratios (M/P), and relative infant dose (RID) with the aim of assisting clinicians' estimation of medication safety during breastfeeding. Small-molecule drugs with well-documented M/P were selected using predefined criteria. Physicochemical properties and active transporter status were compiled from multiple databases. Analyses investigated relationships between physicochemical properties, M/P, and RID. A total of 94 drugs were included in the physicochemicalM/P analyses, 91 for the M/P-RID analysis and 91 for the protein binding-RID analysis. Our study highlights the complexities of predicting drug passage into breast milk, finding no straightforward MW cutoff for passage of small molecules. These findings challenge common assumptions and emphasize the importance of considering active transport and other physicochemical properties. While protein binding >75% can serve as a preliminary guide, slow maternal drug clearance and active metabolites can decrease its utility.
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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 | 0,065 | 0,242 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».