International Collaboration to Develop and Harmonize Drug Interaction Guidance for Nirmatrelvir/Ritonavir During COVID-19: Lessons Learned for Future Pandemic Preparedness
Notice bibliographique
Résumé
In December 2021 and January 2022, the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) antiviral drug, nirmatrelvir/ritonavir, was authorized in the United States, Canada, and Europe. However, ritonavir has significant drug-drug interaction (DDI) potential, and information resources were incomplete or provided conflicting advice for certain DDIs. Within the challenging pandemic setting, nirmatrelvir/ritonavir was being prescribed largely by clinicians unfamiliar with ritonavir. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) affects people with comorbid conditions and polypharmacy who could benefit from therapy, but prescriber uncertainty surrounding the appropriate management of DDIs was a barrier to the use of nirmatrelvir/ritonavir. To support clinicians, the National Institutes of Health (NIH) panel on COVID-19 guidelines, the Ontario COVID-19 Science Advisory Table, and the University of Liverpool independently developed prescribing guidelines. Ultimately, the groups united to establish the LiON-PK (Liverpool-Ontario-NIH Pharmacokinetics) collaboration. Here we describe how the team developed pragmatic and harmonized guidance for managing DDIs with nirmatrelvir/ritonavir. This framework may inform development of prescribing resources for other complex medications or for future pandemic preparedness.
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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 | 0,292 | 0,192 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».