Exposure–Response Analysis for Aripiprazole Once‐Monthly in Patients Diagnosed With Bipolar I Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Aripiprazole once-monthly (AOM) is approved for the maintenance monotherapy treatment of bipolar I disorder (BP-I) in adults. A previously developed population pharmacokinetic model was validated by applying it to data from patients diagnosed with BP-I. The model was then used to generate aripiprazole exposures for an exposure-response model intended to describe the relationship between aripiprazole exposure and time to recurrence of any mood episode in patients with BP-I. The BP-I data were best described by a continuous model in which higher aripiprazole exposure was associated with a lower risk of recurrence. For each 1 ng/mL increase in aripiprazole plasma concentration, the predicted hazard for recurrence decreased by 0.34%. An aripiprazole plasma concentration of 95 ng/mL (clinically relevant in schizophrenia) was tested in a separate categorical model and was a significant predictor of time to recurrence (P = .0270), with a 36% (1.55-fold) decrease in the predicted risk of recurrence with an aripiprazole concentration of ≥95 versus <95 ng/mL. Plasma aripiprazole concentration was identified as an important predictor of recurrence in patients diagnosed with BP-I treated with AOM, highlighting the importance of maintenance therapy. A 95 ng/mL threshold is relevant in BP-I, but with a smaller effect size compared with that in schizophrenia.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».