Estimating <i>In Vivo</i> Airway Surface Liquid Concentration in Trials of Inhaled Antibiotics
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic drugs exhibit concentration dependence in their efficacy. Therefore, ensuring appropriate concentration of these drugs in the relevant body fluid is important for obtaining the desired therapeutic and physiological action. Until recently there had been no suitable method available to measure or estimate concentration of drugs in the human airways resulting from inhaled aerosols or to determine the amount of inhaled antibiotics required to ensure minimum inhibitory concentration of a drug in the airway surface liquid (ASL). In this paper a numerical method is used for estimating local concentration of inhaled pharmaceutical aerosols in different generations of the human tracheobronchial airways. The method utilizes a mathematical lung deposition model to estimate amounts of aerosols depositing in different lung generations, and a recent ASL model along with deposition results to assess the concentration of deposited drugs immediately following inhalation. Examples of concentration estimates for two case studies: one for the antibiotic tobramycin against Pseudomonas aeruginosa, and another for taurolidine against Burkholderia cepacia are presented. The aerosol characteristics, breathing pattern and properties of nebulized solutions were adopted from two recent clinical studies on efficacy of these drugs in cystic fibrosis (CF) patients and from other sources in the literature. While the clinically effective tobramycin showed a concentration higher than the required in vivo concentration, that for the ineffective taurolidine was found to be below the speculated required in vivo concentration. Results of this study thus show that the mathematical ASL model combined with the lung deposition model can be an effective tool for helping decide the optimum dosage of inhaled antibiotic drugs delivered during human clinical trials.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».