Comparison of gentamicin dose estimates derived from manual calculations, the Australian ‘Therapeutic Guidelines: Antibiotic’ nomogram and the SeBA‐GEN and DoseCalc software programs
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To compare gentamicin dose estimates from four predictive methods. METHODS: A retrospective study was conducted, comprising patients at Fremantle Hospital who received gentamicin therapy and had at least one gentamicin serum concentration reported. A manual calculation method, the Australian 'Therapeutic Guidelines: Antibiotic' (TGA) nomogram and the SeBA-GEN and DoseCalc software packages were compared. SeBA-GEN dose estimates were regarded as the reference standard. RESULTS: There were 64 males and 30 females with mean age of 58 +/- 16 years. In patients with moderate renal impairment (CL(Cr) = 30-60 ml min(-1); n = 21), mean dose estimates using DoseCalc and the manual calculation method were comparable to SeBA-GEN but the mean TGA nomogram dose (230 mg; 95% confidence interval 179, 281) was significantly lower than SeBA-GEN (286 mg; 261, 311; P = 0.002; one-way RM anova). In patients with mild renal impairment (CL(Cr) = 60-90 ml min(-1); n = 48), DoseCalc (392 mg; 367, 427) was comparable to SeBA-GEN (377 mg; 362, 392). Although the manual method (341 mg; 306, 376; P = 0.007) and the TGA nomogram (335 mg; 302, 368; P < 0.001) estimates were significantly lower than SeBA-GEN, the practical difference was modest. CONCLUSIONS: SeBA-GEN and DoseCalc are generally comparable for estimation of gentamicin doses in patients with renal impairment. The 'Therapeutic Guidelines: Antibiotic' nomogram is a valid approach to dosage estimation, but only when used in patients with normal renal function. Simple manual calculations are a suitable alternative in patients with renal impairment.
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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 | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».