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Enregistrement W4415434667 · doi:10.1093/ndt/gfaf116.1358

#558 Population pharmacokinetic modelling of canagliflozin in advanced chronic kidney disease

2025· article· en· W4415434667 sur OpenAlexaff
Elias Elenjickal, Thomas A. Mavrakanas, Ari Gritsas, Rita S. Suri, Amélie Marsot

Notice bibliographique

RevueNephrology Dialysis Transplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcGill UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanagliflozinKidney diseaseCovariatePharmacokineticsPopulationCohortDialysisRenal function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Aims Canagliflozin is an orally active, selective, reversible sodium-glucose cotransport-2 (SGLT-2) inhibitor used in patients with chronic kidney disease (CKD) to prevent cardiovascular (CV) and renal outcomes [1–3]. Its initiation is currently not recommended in advanced CKD (eGFR <30 ml/min/1.73 m²), end-stage kidney disease, or in those on kidney replacement therapies due to insufficient clinical and safety data [4]. This study aimed to develop a population pharmacokinetic (popPK) model using data from patients with advanced CKD, including those on maintenance hemodialysis (HD), to characterize the steady-state pharmacokinetics (PK) of canagliflozin at 100 mg and 300 mg doses, and to assess the impact of significant covariates on its PK. Method PK data were obtained from a single-center, prospective, single-arm, open-label interventional study conducted in two cohorts. The first cohort involved detailed PK sampling in 10 patients receiving intermittent HD, while the second included sparse PK sampling in 13 patients with CKD stage 4 or 5 not yet on dialysis [5]. A total of 332 PK observations from 23 patients were analyzed. Canagliflozin PK parameters were modeled using nonlinear mixed-effects modeling (NONMEM® version 7.5) with the first-order conditional estimation method with interaction. Model performance was evaluated using goodness of fit plot, bootstrap (n = 1000) and normalized prediction distribution error (NPDE). Results A two-compartment popPK model of canagliflozin with lag-time, sequential zero- and first-order absorption, and first-order elimination was developed. Age was a significant covariate of the absorption rate constant (Ka), which increased with age. Sex was a significant covariate for the apparent volume of distribution (V/F), which was lower in females (80.7 L in males and 49.1 L in females). The steady-state area under the curve (AUC) was higher in older patients and females, especially at the 300 mg dose. No difference in steady-state exposures was observed between patients with advanced CKD and those undergoing hemodialysis. Conclusion The developed model effectively characterizes the pharmacokinetics of canagliflozin in patients with advanced CKD, including those undergoing hemodialysis. The study demonstrates that steady state canagliflozin exposure is higher in older patients and females, particularly at the 300 mg dose, while renal function was not a significant determinant of exposure in advanced CKD patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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