Population Pharmacokinetics of High-Dose, Prolonged-Infusion Cefepime in Adult Critically Ill Patients with Ventilator-Associated Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
A population pharmacokinetic model of cefepime was constructed from data from adult critical care patients with ventilator-associated pneumonia (VAP). A total of 32 patients treated with high-dose cefepime, 2 g every 8 h (3-h infusion) or a renal function-adjusted equivalent dose, were randomized into two groups--26 for the initial model and 6 for model validation. Serum samples of cefepime were collected at steady state. Nonparametric adaptive grid population modeling was employed using a two-compartment K(slope) pharmacokinetic model relating the elimination rate constant (K(10)) to renal function, as defined by creatinine clearance (CL(CR)), and central distribution volume (V(1)) to total body weight (TBW). The final model was described by the following equations: K(10) = 0.0027 x CL(CR) + 0.071 h(-1) and V(1) = TBW x 0.21 liter/kg. The median intercompartmental transfer constants K(12) and K(21) were 0.780 h(-1) and 0.472 h(-1), respectively. Using these median parameter estimates, the bias, precision, and coefficient of determination for the initial model were 11.3 microg/ml, 24.0 microg/ml, and 26%, respectively. The independent validation group displayed a bias, precision, and coefficient of determination of -1.64 microg/ml, 17.1 microg/ml, and 62%, respectively. Time-concentration profiles were assessed for various dosing regimens, using 5,000-patient Monte Carlo simulations. Among the regimens, the likelihoods of 2 g every 8 h (3-h infusion) achieving free drug concentrations above the MIC for 50% of the dosing interval were 91.8%, 78.1%, and 50.3% for MICs of 8, 16, and 32 microg/ml, respectively. This study provides a pharmacokinetic model capable of predicting cefepime concentrations in critically ill patients with VAP.
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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 ».