Therapeutic drug monitoring in the treatment of tuberculosis: a retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Tuberculosis (TB) in-patient treatment unit in Vancouver, Canada. OBJECTIVE: To examine the results of therapeutic drug monitoring (TDM) in anti-tuberculosis treatment. DESIGN: We performed a retrospective analysis of TDM data from 2000 to 2010. All in-patients treated for TB with TDM performed during their treatment course were included. RESULTS: TDM was performed on 52 patients in 76 treatment episodes from 2000 to 2010. Overall, 103/213 (48.4%) drug levels measured were low, and 5/213 (2.3%) were high. At least one drug level was low in 47/52 (90.3%) patients. Initial serum levels were low in respectively 76.6% and 68.4% of isoniazid (INH) and rifampicin (RMP) levels. In contrast, only 2.9% of initial pyrazinamide levels were low. Five patients with a susceptible strain on initial presentation later developed drug-resistant disease, with all five patients demonstrating at least one low drug level and two demonstrating multiple low levels. Dose adjustments were made in response to 26 INH and RMP levels, with variable serum responses. CONCLUSION: In this population with high rates of treatment failure and acquired resistance, we demonstrate that most patients had low drug levels. Prospective studies are required to examine the relationship between drug levels and clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».