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Enregistrement W1485888796 · doi:10.1155/2011/971701

Pharmacodynamic Profiling of Antimicrobials against Gram‐negative Respiratory Isolates from Canadian Hospitals

2011· article· en· W1485888796 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca A. Keel, George G. Zhanel, Sheryl Zelenitsky, David P. Nicolau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Infectious Diseases and Medical Microbiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntibiotics Pharmacokinetics and Efficacy
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsMerck CanadaAstraZeneca
Mots-clésPharmacodynamicsGramMedicineAntimicrobialProfiling (computer programming)MicrobiologyIntensive care medicineBiologyPharmacologyBacteriaComputer sciencePharmacokinetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to assess the profile of a variety of dosing regimens for common intravenous antibiotics against contemporary Enterobacter cloacae, Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae and Pseudomonas aeruginosa isolates collected in Canada during 2009, using pharmacodynamic modelling techniques. Monte Carlo simulation was conducted for standard and/or prolonged infusion regimens of cefepime, ceftazidime, ceftriaxone, ciprofloxacin, doripenem, ertapenem, meropenem and piperacillin/tazobactam. The cumulative fraction of response (CFR) was calculated using bactericidal targets for each regimen against each species. All cefepime, doripenem, ertapenem and meropenem regimens achieved optimal exposures against Enterobacteriaceae, whereas target attainment was organism and dose dependent for the other agents. These results support that the currently recommended antimicrobial dosing regimens generally attain acceptable exposures to achieve the requisite pharmacodynamic targets against the Enterobacteriaceae species; however, they fall short of obtaining optimal bactericidal exposures against P aeruginosa. BACKGROUND: With diminishing antimicrobial potency, the choice of effective empirical therapy has become more challenging. Thus, the pharmacodynamic evaluation of potential therapies is essential to identify optimal agents, doses and administration strategies. METHODS: Monte Carlo simulation was conducted for standard and/or prolonged infusion regimens of cefepime, ceftazidime, ceftriaxone, ciprofloxacin, doripenem, ertapenem, meropenem and piperacillin/tazobactam. Minimum inhibitory concentrations were obtained for Escherichia coli (n=64 respiratory isolates), Enterobacter cloacae (n=53), Klebsiella pneumoniae (n=75) and Pseudomonas aeruginosa (n=273) throughout Canada. The cumulative fraction of response (CFR) was calculated using bactericidal targets for each regimen against each species. A CFR ≥90% was defined as optimal. RESULTS: All cefepime, doripenem, ertapenem and meropenem regimens achieved optimal exposures against Enterobacteriaceae, whereas target attainment was organism and dose dependent for the other agents. Prolonged infusion doripenem and meropenem 1 g and 2 g every 8 h, along with standard infusion doripenem and meropenem 2 g every 8 h, were the only regimens to attain optimal exposures against P aeruginosa. Ciprofloxacin had the lowest CFR against P aeruginosa, followed by cefepime. Among the P aeruginosa isolates collected in the intensive care unit (ICU) compared with the wards, differences of 0.5% to 10% were noted in favour of non‐ICU isolates for all agents; however, marked differences (10% to 15%) in CFR were observed for ciprofloxacin in favour of ICU isolates. CONCLUSION: Standard dosing of cefepime, doripenem, ertapenem and meropenem has a high likelihood of obtaining optimal pharmacodynamic indexes against these Enterobacteriaceae. For P aeruginosa, aggressive treatment with high‐dose and/or prolonged infusion regimens are likely required to address the elevated resistance rates of respiratory isolates from Canada.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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