Limited-Sampling Strategies for Anti-Infective Agents: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Area under the concentration–time curve (AUC) is a pharmacokinetic parameter that represents overall exposure to a drug. For selected anti-infective agents, pharmacokinetic–pharmacodynamic parameters, such as AUC/MIC (where MIC is the minimal inhibitory concentration), have been correlated with outcome in a few studies. A limited-sampling strategy may be used to estimate pharmacokinetic parameters such as AUC, without the frequent, costly, and inconvenient blood sampling that would be required to directly calculate the AUC.Objective: To discuss, by means of a systematic review, the strengths, limitations, and clinical implications of published studies involving a limited-sampling strategy for anti-infective agents and to propose improvements in methodology for future studies.Methods: The PubMed and EMBASE databases were searched using the terms “anti-infective agents”, “limited sampling”, “optimal sampling”, “sparse sampling”, “AUC monitoring”, “abbreviated AUC”, “abbreviated sampling”, and “Bayesian”. The reference lists of retrieved articles were searched manually. Included studies were classified according to modified criteria from the US Preventive Services Task Force.Results: Twenty studies met the inclusion criteria. Six of the studies (involving didanosine, zidovudine, nevirapine, ciprofloxacin, efavirenz, and nelfinavir) were classified as providing level I evidence, 4 studies (involving vancomycin, didanosine, lamivudine, and lopinavir– ritonavir) provided level II-1 evidence, 2 studies (involving saquinavir and ceftazidime) provided level II-2 evidence, and 8 studies (involving ciprofloxacin, nelfinavir, vancomycin, ceftazidime, ganciclovir, pyrazinamide, meropenem, and alpha interferon) provided level III evidence. All of the studies providing level I evidence used prospectively collected data and proper validation procedures with separate, randomly selected index and validation groups. However, most of the included studies did not provide an adequate description of the methods or the characteristics of included patients, which limited their generalizability.Conclusions: Many limited-sampling strategies have been developed for anti-infective agents that do not have a clearly established link between AUC and clinical outcomes in humans. Future studies should first determine if there is an association between AUC monitoring and clinical outcomes. Thereafter, it may be worthwhile to prospectively develop and validate a limited-sampling strategy for the particular anti-infective agent in a similar population.RÉSUMÉ Contexte : L’aire sous la courbe de la concentration en fonction du temps (ASC) est un paramètre pharmacocinétique qui représente l’exposition globale d’un patient à un médicament. En ce qui a trait à des agents anti-infectieux sélectionnés, les paramètres pharmacocinétiques et pharmacodynamiques, comme l’ASC/CMI (concentration minimale inhibitrice), ont été corrélés avec les résultats cliniques dans un nombre limité d’études. On peut utiliser une stratégie de prélèvements limités pour estimer la valeur des paramètres pharmacocinétiques, comme l’ASC, sans avoir à recourir aux prélèvements de sang fréquents, coûteux et peu pratiques qui sont nécessaires pour calculer directement l’ASC.Objectif : Discuter, au moyen d’une analyse systématique, les forces, les limites et les implications cliniques des études publiées comportant une stratégie de prélèvements limités pour les agents anti-infectieux et proposer des améliorations à la méthodologie de futures études.Méthodes : Les bases de données PubMed et EMBASE ont été interrogées en utilisant les termes « agents anti-infectieux » (« anti-infective agents »), « prélèvements limités » (« limited sampling »), « prélèvements optimaux » (« optimal sampling »), « prélèvements parcimonieux » (« sparse sampling »), surveillance de l’ASC (« AUC monitoring »), ASC abrégée (« abbreviated AUC »), prélèvements simplifiés (« abbreviated sampling ») et bayésien (« Bayesian »). Les listes de référence des articles extraits ont été examinées manuellement. Les études retenues ont été classées selon des critères modifiés du US Preventive Services Task Force.Résultats : Vingt études ont satisfait aux critères d’inclusion. Six de ces études (portant sur la didanosine, la zidovudine, la névirapine, la ciprofloxacine, l’éfavirenz et le nelfinavir) ont été classées comme fournissant des données probantes de niveau I, quatre études (portant sur la vancomycine, la didanosine, la lamivudine et le lopinavir–ritonavir) ont fourni des données probantes de niveau II-1, deux études (portant sur le saquinavir et la ceftazidime) ont fourni des données probantes de niveau II-2, et huit études (portant sur la ciprofloxacine, le nelfinavir, la vancomycine, la ceftazidime, le ganciclovir, la pyrazinamide, le méropenem et l’interféron alpha) ont fourni des données probantes de niveau III. Toutes les études fournissant des données probantes de niveau I ont utilisé des données recueillies prospectivement et des méthodes de validation adéquates avec un groupe de référence et un groupe de validation distincts et choisis au hasard. Cependant, la plupart des études incluses n’ont pas fourni une description adéquate des méthodes ou des caractéristiques des patients admis, ce qui a limité leur généralisabilité.Conclusions : Plusieurs stratégies de prélèvements limités ont été développées pour les agents anti-infectieux et elles ne comportent pas de lien clairement établi entre l’ASC et les résultats cliniques chez l’humain. Les études ultérieures devraient d’abord déterminer s’il existe un lien entre la surveillance de l’ASC et les résultats cliniques. Il pourra par la suite s’avérer utile de développer et de valider prospectivement une stratégie de prélèvements limités pour un agent anti-infectieux particulier chez une population de patients similaire.
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 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 | 0,025 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».