Determination of Vancomycin Pharmacokinetics in Neonates To Develop Practical Initial Dosing Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Variability in neonatal vancomycin pharmacokinetics and the lack of consensus for optimal trough concentrations in neonatal intensive care units pose challenges to dosing vancomycin in neonates. Our objective was to determine vancomycin pharmacokinetics in neonates and evaluate dosing regimens to identify whether practical initial recommendations that targeted trough concentrations most commonly used in neonatal intensive care units could be determined. Fifty neonates who received vancomycin with at least one set of steady-state levels were evaluated retrospectively. Mean pharmacokinetic values were determined using first-order pharmacokinetic equations, and Monte Carlo simulation was used to evaluate initial dosing recommendations for target trough concentrations of 15 to 20 mg/liter, 5 to 20 mg/liter, and ≤20 mg/liter. Monte Carlo simulation revealed that dosing by mg/kg of body weight was optimal where intermittent dosing of 9 to 12 mg/kg intravenously (i.v.) every 8 h (q8h) had the highest probability of attaining a target trough concentration of 15 to 20 mg/liter. However, continuous infusion with a loading dose of 10 mg/kg followed by 25 to 30 mg/kg per day infused over 24 h had the best overall probability of target attainment. Initial intermittent dosing of 9 to 15 mg/kg i.v. q12h was optimal for target trough concentrations of 5 to 20 mg/liter and ≤20 mg/liter. In conclusion, we determined that the practical initial vancomycin dose of 10 mg/kg vancomycin i.v. q12h was optimal for vancomycin trough concentrations of either 5 to 20 mg/liter or ≤20 mg/liter and that the same initial dose q8h was optimal for target trough concentrations of 15 to 20 mg/liter. However, due to large interpatient vancomycin pharmacokinetic variability in neonates, monitoring of serum concentrations is recommended when trough concentrations between 15 and 20 mg/liter or 5 and 20 mg/liter are desired.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».