Therapeutic drug monitoring in the neurocritical care unit
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Various antiepileptics, sedative and anesthetic agents are used in the neurocritical care setting and therapeutic drug monitoring (TDM) has been proposed as a means to individualize dosing to ensure efficacy, avoid toxicity, and to account for drug-drug interactions. The purpose of this review is to highlight key articles relating to TDM published in the last 5 years with a focus on drug therapy for seizures, status epilepticus, and traumatic brain injury. RECENT FINDINGS: Current evidence supports TDM of first-generation antiepileptics, and free-level monitoring for phenytoin and valproic acid is recommended in the neurocritical care population. There are insufficient data to recommend routine TDM of second-generation antiepileptics at this time. In traumatic brain injury, routine TDM of barbiturate infusions appears to be of little value in guiding or evaluating patient response to therapy except to differentiate between drug-induced coma and brain death. Although TDM of sedative agents has been studied, the use of clinical sedation scales is preferred over TDM in evaluating a patient's level of sedation. SUMMARY: Therapeutic drug monitoring plays an important role in the care of patients in the neurocritical care setting but is applicable only to a limited number of drugs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».