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Enregistrement W1521727979 · doi:10.1111/j.1460-9592.2010.03473.x

Knowledge‐driven approaches for the guidance of first‐in‐children dosing

2010· review· en· W1521727979 sur OpenAlexaff
Andrea N. Edginton

Notice bibliographique

RevuePediatric Anesthesia · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosingMedicinePhysiologically based pharmacokinetic modellingPharmacokineticsIntensive care medicineAnticipation (artificial intelligence)DrugPharmacologyComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric pharmacokinetic and pediatric safety and efficacy studies are, in most cases, a mandatory activity during the drug development process in North America and Europe. Pharmacokinetic modeling in anticipation of the pediatric clinical trial should take a data or knowledge-driven approach by employing either top-down or bottom-up approaches to assessing differential age-related dosing. These two approaches depend on different starting information and are likely to be used in conjunction with each other for the purposes of defining pediatric dosing guidelines. This review primarily focuses on the available bottom-up, mechanistic models for predicting age-dependent drug absorption, distribution and elimination, and their integration through the whole-body physiologically based pharmacokinetic (PBPK) model. The bottom-up approach incorporating adult and pediatric whole-body PBPK models for optimizing age-related dosing is detailed for a drug currently undergoing pediatric development.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations52
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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