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Enregistrement W2127140200 · doi:10.1155/2011/307150

Therapeutic Drug Monitoring in the Treatment of Active Tuberculosis

2011· article· en· W2127140200 sur OpenAlexaff
Aylin Babalık, Sharyn Mannix, Denis Francis, Dick Menzies

Notice bibliographique

RevueCanadian Respiratory Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésMedicineTuberculosisDrugIntensive care medicineTherapeutic drug monitoringActive tuberculosisMEDLINEMycobacterium tuberculosisPharmacologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Therapeutic drug monitoring ensures optimal dosing while aiming to reduce toxicity. However, due to the high costs and complexity of testing, therapeutic drug monitoring is not routinely used in the treatment of individuals with active tuberculosis, despite the efficacy demonstrated in several randomized trials. This study reviewed data spanning five years regarding the frequency of finding low drug levels in patients with tuberculosis, the dosing adjustments that were required to achieve adequate levels and the factors associated with low drug levels. BACKGROUND: Therapeutic drug monitoring (TDM) is used to optimize dosing that maximizes therapeutic benefit while minimizing toxicity. In the treatment of active tuberculosis (TB), TDM is not routine, yet low levels of anti-TB drugs can be associated with poorer treatment outcomes. METHODS: In a retrospective case control study, patients with active TB in whom TDM was performed were considered cases and compared with controls who did not undergo TDM, and matched according to year of diagnosis and the results of direct smear microscopy. Medical records were reviewed to abstract demographic, clinical, radiographic and microbiological data including time until smear and culture conversion. RESULTS: In total, 20 patients were identified in whom TDM was performed, of whom 17 (87%) had at least one low drug concentration. Overall, 27 of 45 (60%) initial drug concentrations were low and resulted in an increased drug dosage. Low drug levels were found in 13 of 15 (87%) isoniazid, four of five (80%) rifabutin and eight of 12 (67%) rifampin measurements, but in only two of 13 (15%) pyrazinamide measurements. Within cases only, the 17 patients with low serum drug levels were significantly more likely to have comorbid illnesses, be smear positive, have lower serum albumin levels and had nonsignificantly longer time to culture conversion, compared with the three cases in whom all drug levels were within therapeutic ranges. CONCLUSIONS: TB drug levels were frequently below clinically acceptable levels in patients with active TB, particularly in those with HIV infection or other comorbidities. TDM is potentially useful for the treatment of active TB, but is currently underused.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2011
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Résumé présentoui

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