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Enregistrement W197690493 · doi:10.1155/2014/340586

Therapeutic drug monitoring for triazoles: A needs assessment review and recommendations from a Canadian perspective

2014· review· en· W197690493 sur OpenAlexaffabout
Michél Laverdière, Eric J. Bow, Coleman Rotstein, Julie Autmizguine, Raewyn Broady, Gary Garber, Shariq Haider, Trana Hussaini, Shahid Husain, Philippe Ovetchkine, Jack T Seki, Yves Théorêt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Infectious Diseases and Medical Microbiology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensUniversité de MontréalPrincess Margaret Cancer CentreVancouver General HospitalUniversity of OttawaUniversity of British ColumbiaToronto General HospitalMcMaster UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineHamilton Health SciencesUniversity of TorontoUniversity Health NetworkOttawa HospitalUniversity of ManitobaHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Therapeutic drug monitoringDrugMedicineMedical physicsPharmacologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasive fungal infections cause significant morbidity and mortality in patients with concomitant underlying immunosuppressive diseases. The recent addition of new triazoles to the antifungal armamentarium has allowed for extended-spectrum activity and flexibility of administration. Over the years, clinical use has raised concerns about the degree of drug exposure following standard approved drug dosing, questioning the need for therapeutic drug monitoring (TDM). Accordingly, the present guidelines focus on TDM of triazole antifungal agents. A review of the rationale for triazole TDM, the targeted patient populations and available laboratory methods, as well as practical recommendations based on current evidence from an extended literature review are provided in the present document.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeSans objet
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

Citations70
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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