A Population Pharmacokinetic Model for Vancomycin in Pediatric Patients and Its Predictive Value in a Naive Population
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to (i) construct a population pharmacokinetic (PK) model able to describe vancomycin (VAN) concentrations in serum in pediatric patients, (ii) determine VAN PK parameters in this population, and (iii) validate the predictive ability of this model in a naive pediatric population. Data used in this study were obtained from 78 pediatric patients (under 18 years old). PK analyses were performed using compartmental methods. The most appropriate model was chosen based on the evaluation of pertinent graphics and calculation of the Akaike information criterion test. The population PK analysis was performed using an iterative two-stage method. A two-compartment PK model using age, sex, weight, and serum creatinine as covariates was determined to be the most appropriate one to describe serum VAN concentrations. The quality of fit was very good, and the distribution of weighted residuals was found to be homoscedastic (Wilcoxon signed rank test). Fitted population PK parameters (mean +/- standard deviation) were as follows: central clearance (0.1 +/- 0.05 liter/h/kg), central volume of distribution (0.27 +/- 0.07 liter/kg), peripheral volume of distribution (0.16 +/- 0.07 liter/kg), and distributional clearance (0.16 +/- 0.07 liter/kg). The predictive ability of the developed model (including the above-mentioned covariates) was evaluated in a naive population of 19 pediatric patients. The predictability was very good. Precision (+/-95% confidence interval [CI]) (peak, 4.1 [+/-1.4], and trough, 2.2 [+/-0.7]) and bias (+/-95% CI) (peak, -0.58 [+/-2.2], and trough, 0.63 [+/-1.1] mg/liter) were significantly (P < 0.05) superior to those obtained using a conventional method (precision [+/-95% CI]: peak, 8.03 [+/-2. 46], and trough, 2.7 [+/-0.74]; bias: peak, -7.1 [+/-2.9], and trough, -1.35 [+/-1.2] mg/liter). We propose the use of this population PK model to optimize VAN clinical therapies in our institution and others with similar patient population characteristics.he object
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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 ».