How to Optimize Drug Delivery in Renal Replacement Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Drug dosing in the setting of acute kidney injury (AKI) is complicated by several factors such as pharmacokinetic changes in renal failure, inaccuracy of renal estimating equations in this setting, lack of therapeutic drug monitoring capability for most drugs, and use of extracorporeal renal replacement. Pharmacokinetic changes include decreases in protein binding and drug metabolism. Renal estimating equations most often overestimate renal clearance in AKI. Additionally, it is well recognized that some drugs are significantly cleared by extracorporeal therapy. Patients with AKI are therefore at risk for adverse outcomes of drug therapy. It has been reported that approximately half of patients with reduced renal clearance receive drug doses that are 2.5 times higher than the recommended maximum dose. To ensure efficacy and prevent toxicity, therapeutic drug monitoring is highly recommended. However, in the absence of drug monitoring, adequate concentrations can only be inferred from clinical response. A clinician must weigh the risks and benefits of possible over-dosing or under-dosing based on the therapeutic index of the drug and the clinical situation. This article will review the important factors to consider for drug dosing in patients with AKI receiving continuous renal replacement therapy and sustained low-efficiency dialysis.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».