L'objectif de cet atelier est de présenter et utiliser un nouvel outil de gestion des interactions médicamenteuses d'origine métaboliques permettant d'optimiser la détection des risques médicamenteux. OBJECTIFS : - Connaître les mécanismes des interactions médicamenteuses métaboliques. - Savoir prédire leur impact avec DDI-predictor. - Connaître les différents types de recommandations issus de cette prédiction. - Savoir calculer une adaptation posologique. - Connaître les limites et les contraintes de cette technique. DEROULE, METHODES ET OUTILS PEDAGOGIQUES DE L’ACTION : Introduction M. Tod 3 min Auto-évaluation initiale des participants (QCM) N. Simon 10 min Prédiction quantitative des interactions métaboliques: principes M. Tod 10 min Cas cliniques (3 à

6- Tous 30 min Mise en oeuvre systématique: expérience du CHU de Lille F. Moreau 7 min METHODES D’EVALUATION : - QCM initial d'autoévaluation. - Utilisation de boitiers de vote électronique pour analyse en temps réel des réponses des participants aux cas cliniques présentés. - Cas cliniques d'utilisation de DDI-predictor par les participants, envoyés aux organisateurs, dans un délai de un mois après la formation. RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES : 1: Gabriel L, Tod M, Goutelle S. Quantitative Prediction of Drug Interactions Caused by CYP1A2 Inhibitors and Inducers. Clin Pharmacokinet. 2016 Aug;55(

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6-:1309-20. 3: Castellan AC, Tod M, Gueyffier F, Audars M, Cambriels F, Kassaï B, Nony P; Genophar Working Group. Quantitative prediction of the impact of drug interactions and genetic polymorphisms on cytochrome P450 2C9 substrate exposure. Clin Pharmacokinet. 2013 Mar;52(

3-:199-209. 4: Goutelle S, Bourguignon L, Bleyzac N, Berry J, Clavel-Grabit F, Tod M. In vivo quantitative prediction of the effect of gene polymorphisms and drug interactions on drug exposure for CYP2C19 substrates. AAPS J. 2013 Apr;15(

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