Tương tác thuốc là gì? Các công bố khoa học về Tương tác thuốc

Tương tác thuốc là hiện tượng khi hai hay nhiều loại thuốc được dùng kết hợp với nhau hoặc khi thuốc được dùng kết hợp với thức ăn, đồ uống hoặc các dược phẩm k...

Tương tác thuốc là hiện tượng khi hai hay nhiều loại thuốc được dùng kết hợp với nhau hoặc khi thuốc được dùng kết hợp với thức ăn, đồ uống hoặc các dược phẩm khác, có thể gây ra sự thay đổi trong hiệu quả hoặc tác dụng phụ của thuốc. Tương tác thuốc có thể làm tăng hoặc giảm hiệu quả của thuốc, hay gây ra tác dụng phụ không mong muốn. Việc nhận biết và kiểm soát tương tác thuốc là một yếu tố quan trọng trong việc sử dụng an toàn và hiệu quả của thuốc.
Các tác động tương tác thuốc có thể làm thay đổi cách thuốc hoạt động trong cơ thể, làm tăng hoặc giảm hiệu quả của thuốc, hay gây ra tác dụng phụ không mong muốn. Một số tương tác thuốc phổ biến bao gồm:

1. Tương tác thuốc thuốc: Khi hai hoặc nhiều loại thuốc được sử dụng cùng một lúc, chúng có thể tương tác với nhau và gây ra hiệu ứng không mong muốn. Ví dụ, một loại thuốc có thể làm thay đổi nồng độ hoặc hoạt động của loại thuốc khác trong cơ thể.

2. Tương tác thuốc thức ăn: Một số loại thuốc chỉ được hấp thụ hoặc hoạt động tốt khi được dùng kèm với thức ăn, trong khi các loại khác lại tương tác xấu với một số loại thức ăn và gây ra sự giảm hiệu quả của thuốc.

3. Tương tác thuốc và bệnh lý: Một số bệnh có thể ảnh hưởng đến cách cơ thể xử lý thuốc hoặc làm thay đổi hiệu quả của thuốc. Ví dụ, một số bệnh tim mạch có thể làm tăng nguy cơ tác dụng phụ của một số loại thuốc.

4. Tương tác thuốc và chất độc: Một số chất độc có thể tương tác với thuốc và làm thay đổi hoạt động của nó. Ví dụ, một số loại thuốc trị liệu ung thư có thể tương tác với hóa chất độc hại và gây ra tác dụng phụ nghiêm trọng.

Để tránh tương tác thuốc, người dùng cần thực hiện các biện pháp sau:

- Thông báo cho bác sĩ về tất cả các loại thuốc, dược phẩm, thực phẩm bổ sung hoặc chất độc khác mà bạn đang sử dụng.
- Đọc kỹ thông tin hướng dẫn sử dụng và hỏi ý kiến bác sĩ hoặc nhà dược về tương tác thuốc có thể xảy ra.
- Theo dõi và báo cáo bất kỳ tác dụng phụ nào sau khi sử dụng thuốc.
- Tuân thủ đúng liều lượng và lịch trình điều trị do bác sĩ chỉ định.

Chú ý đến tương tác thuốc là rất quan trọng để đảm bảo an toàn và hiệu quả trong quá trình sử dụng thuốc.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "tương tác thuốc":

Một phương pháp sinh lý học để làm sạch thuốc gan Dịch bởi AI
Clinical Pharmacology and Therapeutics - Tập 18 Số 4 - Trang 377-390 - 1975

Một phương pháp sinh lý học đã được phát triển, nhận ra rằng dòng máu qua gan, hoạt động của quá trình loại bỏ tổng thể (độ thanh thải nội tại), sự gắn kết thuốc trong máu và cấu trúc giải phẫu của tuần hoàn gan là những yếu tố sinh học chính quyết định đến việc làm sạch thuốc trong gan. Phương pháp này cho phép dự đoán định lượng cả mối quan hệ nồng độ/thời gian thuốc tự do và tổng nồng độ thuốc trong máu sau khi tiêm tĩnh mạch và uống, cũng như bất kỳ thay đổi nào có thể xảy ra do sự thay đổi của các tham số sinh học nói trên. Những xem xét này đã dẫn đến một phân loại sự chuyển hóa của thuốc dựa trên tỷ lệ loại bỏ ở gan. Phân loại đề xuất này cho phép dự đoán và diễn giải các tác động của sự khác biệt cá nhân trong hoạt động chuyển hóa thuốc, đường sử dụng, tương tác dược động học và trạng thái bệnh tật lên sự loại bỏ thuốc ở gan.

#thuốc gan #loại bỏ thuốc #độ thanh thải nội tại #nồng độ thuốc #chuyển hóa thuốc #tương tác dược động học
Phân Tích Meta Về Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Niềm Tin Trong Tương Tác Người-Robot Dịch bởi AI
Human Factors - Tập 53 Số 5 - Trang 517-527 - 2011

Mục tiêu: Chúng tôi đánh giá và định lượng các tác động của yếu tố con người, robot và môi trường đến niềm tin cảm nhận trong tương tác người-robot (HRI).

Bối cảnh: Cho đến nay, các tổng quan về niềm tin trong HRI thường mang tính chất định tính hoặc mô tả. Nghiên cứu tổng quan định lượng của chúng tôi cung cấp cơ sở thực nghiệm nền tảng để thúc đẩy cả lý thuyết và thực hành.

Phương pháp: Phương pháp phân tích meta được áp dụng cho các tài liệu hiện có về niềm tin và HRI. Tổng cộng có 29 nghiên cứu thực nghiệm được thu thập, trong đó 10 nghiên cứu đạt tiêu chuẩn chọn lựa cho phân tích tương quan và 11 nghiên cứu cho phân tích thực nghiệm. Các nghiên cứu này cung cấp 69 kích thước hiệu ứng tương quan và 47 kích thước hiệu ứng thực nghiệm.

Kết quả: Kích thước hiệu ứng tương quan tổng thể cho niềm tin là r̄ = +0.26, với kích thước hiệu ứng thực nghiệm là d̄ = +0.71. Các tác động của đặc điểm con người, robot và môi trường đã được xem xét với sự đánh giá đặc biệt về các khía cạnh về hiệu suất và yếu tố thuộc tính của robot. Hiệu suất và các thuộc tính của robot là những yếu tố đóng góp lớn nhất vào sự phát triển niềm tin trong HRI. Các yếu tố môi trường chỉ đóng vai trò trung bình.

Kết luận: Các yếu tố liên quan đến bản thân robot, cụ thể là hiệu suất của nó, hiện có sự liên kết mạnh nhất với niềm tin, và các yếu tố môi trường chỉ có mối liên kết ở mức độ trung bình. Có rất ít bằng chứng cho thấy tác động của các yếu tố liên quan đến con người.

Ứng dụng: Các phát hiện cung cấp ước lượng định lượng của các yếu tố con người, robot và môi trường ảnh hưởng đến niềm tin HRI. Cụ thể, tóm tắt hiện tại cung cấp ước lượng kích thước hiệu ứng hữu ích trong việc thiết lập hướng dẫn thiết kế và đào tạo liên quan đến các yếu tố robot của niềm tin HRI. Hơn nữa, kết quả cho thấy rằng việc hiệu chỉnh không đúng niềm tin có thể được giảm thiểu bằng cách điều chỉnh thiết kế robot. Tuy nhiên, nhiều nhu cầu nghiên cứu trong tương lai đã được xác định.

#Tương tác người-robot; Tin cậy; Phân tích meta; Kích thước hiệu ứng; Yếu tố con người; Yếu tố robot; Yếu tố môi trường; Thiết kế robot; Hiệu suất robot; Niềm tin HRI.
Dược lý opioids Dịch bởi AI
Pain Physician - Tập 2s;11 Số 3;2s - Trang S133-S153 - 2008

Đặt vấn đề: Các agonist mu đã là thành phần quan trọng trong việc điều trị đau trong hàng ngàn năm. Các thông số dược động học thông thường (thời gian bán hủy, độ thanh thải, thể tích phân phối) của opioids đã được biết đến từ lâu. Tuy nhiên, sự chuyển hóa của chúng, cho đến gần đây, vẫn chưa được hiểu rõ, và đã có sự quan tâm gần đây đến vai trò của các chuyển hóa tố trong việc điều chỉnh phản ứng dược động học của bệnh nhân, cả về giảm đau và tác dụng phụ. Có nhiều loại opioids có sẵn cho sử dụng lâm sàng, bao gồm morphine, hydromorphone, levorphanol, oxycodone, và fentanyl. Những ưu và nhược điểm của các loại opioids khác nhau trong quản lý đau mãn tính được thảo luận. Mục tiêu: Bài tổng quan này xem xét cấu trúc, hóa học và chuyển hóa của opioids nhằm hiểu rõ hơn về các tác dụng phụ, tương tác thuốc và phản ứng cá nhân của bệnh nhân nhận opioids để điều trị đau không thể kiểm soát. Kết luận: Các agonist thụ thể mu và các agonist-nghiên cứu đã được sử dụng xuyên suốt lịch sử y tế gần đây cho việc kiểm soát đau và điều trị các tác dụng phụ do opiate gây ra cũng như hội chứng cai opiate. Từ khóa: Chuyển hóa opioids, tương tác opioids, morphine, codeine, hydrocodone, oxycodone, hydromorphone, methadone, đau không thể kiểm soát, endorphins, enkephalins, dynorphins, narcotic, dược lý học, propoxyphene, fentanyl, oxymorphone, tramadol

#Chuyển hóa opioids #tương tác opioids #morphine #codeine #hydrocodone #oxycodone #hydromorphone #methadone #đau không thể kiểm soát #endorphins #enkephalins #dynorphins #thuốc gây nghiện #dược lý học #propoxyphene #fentanyl #oxymorphone #tramadol
Các tương tác bất lợi giữa azoles thuốc chống nấm và vincristine: đánh giá và phân tích các trường hợp Dịch bởi AI
Mycoses - Tập 55 Số 4 - Trang 290-297 - 2012
Tóm tắt

Các tác nhân chống nấm triazole và imidazole ức chế quá trình chuyển hóa của vincristine, dẫn đến việc phơi nhiễm quá mức với các alkaloid vinca và các tác động độc thần kinh nghiêm trọng. Các báo cáo gần đây về những tương tác làm suy nhược giữa vincristine và itraconazole, cũng như posaconazole, voriconazole và ketoconazole nhấn mạnh sự cần thiết phải nâng cao nhận thức y học về sự kết hợp bất lợi này. Vì vậy, chúng tôi đã thực hiện một phân tích toàn diện các báo cáo về tương tác thuốc bất lợi (ADI) với sự kết hợp giữa vincristine và các tác nhân chống nấm azole, thiết lập một phân loại mới và cung cấp một tóm tắt chi tiết về các độc tính này. Trong số những bệnh nhân có đủ dữ liệu để phân tích, 47 cá nhân đã được xác định có ADI với sự kết hợp của vincristine và các azole chống nấm. Tuổi trung bình là 8 năm (1,3–68 năm), trong đó 33 (70%) có chẩn đoán bệnh bạch cầu lymphoblast cấp tính. Thời gian trung vị đến ADI với vincristine là 9,5 ngày với itraconazole, 13,5 ngày với posaconazole và 30 ngày với voriconazole. Số lượng vincristine được tiêm trước khi có ADI trung vị là 2 liều với itraconazole, 3 liều với posaconazole và 2 liều với voriconazole. Các ADI nghiêm trọng phổ biến nhất bao gồm độc tính đường tiêu hóa, bệnh thần kinh ngoại biên, hạ natri máu/SIADH, bệnh thần kinh tự chủ và co giật. Sự hồi phục từ các ADI này xảy ra ở 80,6% bệnh nhân. Chúng tôi khuyến cáo sử dụng các tác nhân chống nấm thay thế nếu có thể ở những bệnh nhân nhận vincristine để tránh tương tác thuốc nghiêm trọng và có khả năng đe dọa tính mạng này.

Mô Hình PBPK Dự Đoán Tương Tác Thuốc Qua CYP3A4 và P-gp: Mạng Lưới Mô Hình của Rifampicin, Itraconazole, Clarithromycin, Midazolam, Alfentanil, và Digoxin Dịch bởi AI
CPT: Pharmacometrics and Systems Pharmacology - Tập 7 Số 10 - Trang 647-659 - 2018
Theo các tài liệu hướng dẫn hiện tại của Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) và Cơ quan Dược phẩm Châu Âu (EMA), mô hình dược động học dựa trên sinh lý (PBPK) là một công cụ mạnh mẽ để khám phá và dự đoán định lượng tương tác thuốc-thuốc (DDI) và có thể cung cấp một phương án thay thế cho các thử nghiệm lâm sàng chuyên dụng. Nghiên cứu này cung cấp các mô hình PBPK toàn cơ thể của rifampicin, itraconazole, clarithromycin, midazolam, alfentanil và digoxin trong khuôn khổ Bộ Phần Mềm Dược Học Hệ Thống Mở (OSP). Tất cả các mô hình được xây dựng độc lập, kết hợp với các thông số tương tác đã được báo cáo, và được đánh giá lẫn nhau để xác minh hiệu suất dự đoán của chúng bằng cách mô phỏng các nghiên cứu DDI lâm sàng đã công bố. Tổng cộng có 112 nghiên cứu đã được sử dụng để phát triển mô hình và 57 nghiên cứu dùng để dự đoán DDI. 93% tỷ lệ diện tích dưới đường cong của nồng độ huyết tương theo thời gian (AUC) dự đoán và 94% tỷ lệ nồng độ đỉnh huyết tương (Cmax) nằm trong hai lần giá trị quan sát được. Nghiên cứu này đặt nền tảng cho việc đánh giá nền tảng OSP về các dự đoán PBPK đáng tin cậy đối với DDI do enzym và vận chuyển dang môi trong quá trình phát triển thuốc được thông tin bằng mô hình. Tất cả các mô hình được trình bày đều là mã nguồn mở và được tài liệu hóa minh bạch.
#Mô hình PBPK #tương tác thuốc #Rifampicin #Itraconazole #Clarithromycin #Midazolam #Alfentanil #Digoxin #FDA #EMA #Dự đoán CYP3A4 #P-gp #Mô hình dược động học.
Sử dụng mô hình dược động học dựa trên sinh lý để mô phỏng điều chỉnh liều artemether nhằm vượt qua tương tác giữa thuốc với efavirenz Dịch bởi AI
In Silico Pharmacology - Tập 1 Số 1
Tóm tắt Mục đích

Để điều trị sốt rét, bệnh nhân nhiễm HIV thường nhận artemether (80 mg hai lần mỗi ngày) đồng thời với liệu pháp điều trị kháng virus và có thể xảy ra tương tác giữa các loại thuốc. Artemether là một chất nền của CYP3A4 và CYP2B6, trong khi đó các thuốc kháng virus như efavirenz có khả năng kích thích các enzyme này và có thể làm giảm sự tiếp xúc dược động học của artemether. Mục tiêu của nghiên cứu này là phát triển một phương pháp ngoại suy in vitro in vivo (IVIVE) để mô hình hóa sự tương tác giữa efavirenz và artemether. Sau đó, các điều chỉnh liều artemether đã được mô phỏng nhằm dự đoán liều tối ưu ở những bệnh nhân đồng nhiễm và cung cấp thông tin cho thiết kế nghiên cứu tương tác trong tương lai.

Phương pháp

Dữ liệu in vitro mô tả các tính chất hóa học, sự hấp thụ, phân phối, chuyển hóa và thải trừ của efavirenz và artemether được lấy từ tài liệu đã công bố và bao gồm trong một mô hình dược động học dựa trên sinh lý (PBPK) để dự đoán sự phân bố thuốc bằng cách mô phỏng các thử nghiệm lâm sàng ảo. Việc sử dụng efavirenz và artemether, một mình hoặc kết hợp, đã được mô phỏng để phản ánh các nghiên cứu lâm sàng trước đó và tạo điều kiện thuận lợi cho việc xác thực mô hình và giải thích thực tế những gì được mô phỏng. Efavirenz (600 mg một lần mỗi ngày) đã được sử dụng cho 50 đối tượng ảo trong 14 ngày. Tiếp theo là việc sử dụng đồng thời artemether (80 mg mỗi 8 giờ) cho hai liều đầu tiên và 80 mg (hai lần mỗi ngày) trong hai ngày tiếp theo.

Kết quả

Các dược động học mô phỏng và tương tác giữa thuốc đã tương đồng với dữ liệu lâm sàng có sẵn. Efavirenz kích thích sự chuyển hóa lần đầu qua gan và làm sạch gan, giảm Cmax của artemether xuống 60% và AUC xuống 80%. Các tăng liều của artemether để điều chỉnh cho tương tác đã được mô phỏng và một liều 240 mg được dự đoán là đủ để vượt qua tương tác và cho phép nồng độ artemether trong huyết tương đạt hiệu quả điều trị.

Kết luận

Mô hình được trình bày ở đây cung cấp một nền tảng hợp lý để thông báo cho thiết kế một nghiên cứu tương tác thuốc lâm sàng có thể tiết kiệm thời gian và tài nguyên trong khi liều tối ưu được xác định theo cách thực nghiệm. Ứng dụng rộng rãi của IVIVE có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các cơ chế phân tử đứng sau sự biến thiên trong sự phân bố thuốc.

TƯƠNG TÁC THUỐC TRÊN BỆNH NHÂN CAO TUỔI TẠI KHOA NỘI TỔNG HỢP BỆNH VIỆN ĐA KHOA THÀNH PHỐ CẦN THƠ NĂM 2021
Đặt vấn đề: Việc phối hợp thuốc trong điều trị là không thể tránh khỏi, nhất là trong tình trạng đa bệnh lý, đa triệu chứng. Đó chính là nguyên nhân làm cho tương tác thuốc bất lợi dễ xảy ra. Mục tiêu nghiên cứu: 1. Xác định tỉ lệ, mức độ tương tác thuốc trong đơn thuốc điều trị bệnh nhân cao tuổi tại khoa Nội Tổng hợp Bệnh viện Đa khoa thành phố Cần Thơ; 2. Xác định các yếu tố liên quan đến sự xuất hiện tương tác thuốc. Phương pháp và đối tượng nghiên cứu: 420 bệnh án tại khoa Nội Tổng hợp - Bệnh viện Đa khoa thành phố Cần Thơ từ ngày 01/06/2020 đến ngày 30/06/2021, nghiên cứu mô tả cắt ngang. Xác định tương tác thuốc bằng website www.medscape.com. Kết quả: Xác định được 32,6% đơn thuốc xuất hiện tương tác thuốc, trong đó tương tác trung bình 62,2%, tương tác nghiêm trọng 26,7% và xác định được 81 cặp tương tác thuốc có ý nghĩa lâm sàng. Nghiên cứu cũng cho thấy rằng độ tuổi của bệnh nhân càng cao, số lượng thuốc sử dụng, bênh mắc kèm càng nhiều thì nguy cơ xảy ra tương tác thuốc càng cao (p < 0,05). Kết luận: Kết quả nghiên cứu tình hình tương tác thuốc tại bệnh viện là rất cần thiết giúp cho bệnh viện chấn chỉnh việc sử dụng thuốc, tăng cường việc thực hành dược lâm sàng tại bệnh viện, làm giảm rủi ro và các ảnh hưởng không mong muốn xảy ra do tương tác thuốc.
#Tương tác thuốc #bệnh án #đơn thuốc #ý nghĩa lâm sàng
NGHIÊN CỨU TƯƠNG TÁC THUỐC CÓ Ý NGHĨA TRONG THỰC HÀNH LÂM SÀNG VÀ CÁC YẾU TỐ LIÊN QUAN TẠI BỆNH VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC Y DƯỢC CẦN THƠ NĂM 2021
Đặt vấn đề: Tương tác thuốc là một trong các vấn đề thường gặp và việc đánh giá tương tác thuốc cần dựa trên sự đồng thuận từ nhiều cơ sở dữ liệu. Mục tiêu nghiên cứu: 1. Xác định tỷ lệ và mức độ các tương tác thuốc có ý nghĩa lâm sàng xảy ra trong đơn thuốc ngoại trú tại Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ năm 2021; 2. Tìm hiểu một số yếu tố liên quan đến tương tác thuốc có ý nghĩa lâm sàng trong đơn thuốc ngoại trú. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 612 đơn thuốc ngoại trú tại Khoa Khám bệnh Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ năm 2021. Đánh giá tương tác thuốc bằng 3 trang web: Drugs.com, Medscape và IBM Micromedex. Kết quả: Đơn thuốc có 2-4 thuốc có tỷ lệ xuất hiện tương tác thuốc có ý nghĩa lâm sàng là 28,4%, đơn thuốc có 5-7 thuốc có tỷ lệ là 69,5% và đơn thuốc có 8 thuốc trở lên có tỷ lệ là 91,7%. Đơn thuốc của bệnh nhân dưới 60 tuổi có tỷ lệ xuất hiện tương tác thuốc có ý nghĩa lâm sàng là 49,8%, đơn thuốc của bệnh nhân từ 60 tuổi có tỷ lệ là 79,2%. Có mối liên quan giữa tương tác thuốc có ý nghĩa lâm sàng với số lượng thuốc sử dụng trong đơn thuốc và tuổi của bệnh nhân. Kết luận: Có mối liên quan có ý nghĩa thống kê giữa số lượng thuốc trong đơn và tuổi đến khả năng xảy ra tương tác thuốc có ý nghĩa lâm sàng (p<0,001).    
#Tương tác thuốc #ý nghĩa lâm sàng #đơn thuốc ngoại trú
Tổng số: 124   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10