Limited Sampling Strategies for Estimating Intravenous and Oral Cyclosporine Area Under the Curve in Pediatric Hematopoietic Stem Cell Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The optimal monitoring strategy for cyclosporine (CsA) in pediatric hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) patients remains unclear. Although there is a growing interest in the use of the area under the concentration-time curve (AUC), measurement of AUC in clinical settings is often impractical. The objective of this study was to identify and validate limited sampling strategies (LSSs) for the prediction of CsA AUC after intravenous (IV) and oral (PO) administration in this population. METHODS: Sixty-eight pediatric patients who underwent HSCT and received CsA were investigated. Twelve-hour pharmacokinetic profiles (n = 138) performed per standard of care were collected. Weighted multiple linear regression was used to investigate all possible LSSs consisting of 4 or less concentration-time points. Their predictive performance was evaluated by leave one out cross validation and external validation by measuring the root mean squared relative error (RMSE%) and the 95th percentile of the absolute relative error (AE%). Values less than 20% were considered clinically acceptable. RESULTS: Nine LSSs (4 IV and 5 PO) convenient for clinical application proved to have clinically acceptable performance. Notably, LSS based on C0, C2, and C4 was found to be accurate for estimation of CsA exposure after both IV and PO administration with the 95th percentile of AE% of 19.7% and 17.5%, respectively. CONCLUSIONS: LSSs using 3 or 4 concentration-time points obtained within 4 hours postdose provide a convenient and reliable method to estimate CsA exposure in this population. These LSSs may facilitate future research aiming at better defining the relationship between AUC and clinical outcomes.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».