Outcomes following exposure to drug interactions with ibrutinib in patients with chronic lymphocytic leukaemia
Notice bibliographique
Résumé
Ibrutinib is metabolized by cytochrome P450 3A (CYP3A) and poses challenges with drug interactions. We conducted a population-based cohort study of Ontario residents aged ≥66 years who initiated ibrutinib for chronic lymphocytic leukaemia (CLL) to evaluate the frequency of potential drug interactions involving moderate/strong CYP3A inhibitors and inducers and their association with overall survival (OS). Secondary analyses employed a nested case-control design examining hospitalizations for haemorrhage or infection as potential markers of ibrutinib toxicity. Among 642 ibrutinib recipients (median age 74 years, 34.4% female), 70 (10.9%) received a concomitant CYP3A inducer while 404 (62.9%) received a concomitant CYP3A inhibitor. In the primary analysis, we found no association between death (n = 162) and concurrent use of either moderate/strong CYP3A inducers or inhibitors. In secondary analyses, 86 patients (13.4%) were admitted to hospital for bleeding and 287 patients (44.7%) for infection. Receipt of moderate/strong CYP3A inhibitors was associated with an increased odds of hospitalization for infection (odds ratio 2.88, 95% confidence intervals [CI] 1.29-6.43) but not haemorrhage. Among older patients receiving ibrutinib for CLL, concomitant use of CYP3A-modulating drugs is common. We found no association between use of interacting drugs and OS, but CYP3A inhibitors were strongly associated with hospitalization for infection, underscoring the importance of pharmacovigilance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».