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Enregistrement W2171964400 · doi:10.1111/j.1399-3046.2005.00339.x

Limited sampling strategy for cyclosporine (Neoral<sup>®</sup>) area under the curve monitoring in pediatric kidney transplant recipients

2005· article· en· W2171964400 sur OpenAlexafffund
Dawn K. Strong, Amanda Lai, D. R. N. Primmett, Colin T. White, David S. Lirenman, James E. Carter, R. Morrison Hurley, Mumtaz Virji, Mary H. H. Ensom

Notice bibliographique

RevuePediatric Transplantation · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver Native Health SocietyChildren's & Women's Health Centre of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNovartis Pharmaceuticals Canada
Mots-clésMedicineTrough levelArea under the curveUrologyTherapeutic drug monitoringPharmacokineticsTransplantationBlood samplingCiclosporinKidney transplantationTrough ConcentrationRenal transplantMorningRenal functionInternal medicineTacrolimus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyclosporine (CSA; Neoral) is one of the most common immunosuppressants used in pediatric renal transplantation. Research in adult renal transplant recipients has shown that 2-h post-dose concentration (C2) monitoring and limited sampling strategies (LSSs) are better at predicting drug exposure and outcome than trough concentrations (C0). While C0 monitoring is the usual practice in pediatric renal transplant patients, area under the curve (AUC) monitoring has been shown to be superior in terms of predictive ability and outcomes. However, AUC monitoring is impractical and inconvenient in a clinic setting because it involves many blood samples. An LSS provides a reliable alternative. The purpose of this study was to prospectively define an LSS (AUC(0-12)) for CSA monitoring and to test its predictive performance. As well, an LSS (AUC(0-4)) for CSA was developed and its predictive performance tested. Blood samples for CSA concentrations were collected in 29 stable pediatric renal transplant patients prior to (t = 0) and at 0.5, 1, 2, 4, 6, and 8 h following a steady-state morning CSA dose. AUC was calculated by the trapezoidal method; LSSs for AUC(0-12) and AUC(0-4) were determined using multiple regression analysis in 14 patients; and the LSSs' predictive performance was tested in 15 additional patients. Both LSSs require two blood samples. For the LSS (AUC(0-12)), blood samples are required immediately before the dose and 2 h post-dose: AUC(0-12) = 12.45 C0 + 2.17 C2 + 723.16 (r2 = 0.909). For the LSS (AUC(0-4)), blood samples are required at one and 2 h post-dose, AUC(0-4) = 1.17 C1 + 1.85 C2 - 41.00 (r2 = 0.971). The LSSs demonstrated low bias and high precision for both AUC(0-12) and AUC(0-4). Our two-concentration LSSs are accurate and precise predictors that are more clinically useful for our patient population than other LSSs that have been developed for pediatric renal transplant patients. Our study template provides a guide for other centers to develop accurate and precise LSSs specific to their own patient population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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