Limited Sampling Strategies for Monitoring Tacrolimus in Pediatric Liver Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and validate limited sampling strategies (LSSs) for tacrolimus in pediatric liver transplant recipients. METHODS: Thirty-six 12-hour pharmacokinetic profiles from 28 pediatric liver transplant recipients (0.4-18.5 years) were collected. Tacrolimus concentrations were measured by immunoassay and area under the curve (AUC0-12) was determined by trapezoidal rule. LSSs consisting of 1, 2, 3, or 4 concentration-time points were developed using multiple regression analysis. Eight promising models (2 per category) were selected based on the following criteria: r2 ≥ 0.90, inclusion of trough concentration (C0), and time points within 4 hours postdose. The predictive performance of these LSSs was evaluated in an independent set of data by measuring the mean prediction error and the root mean squared prediction error. RESULTS: Five models including 2-4 time points predicted AUC0-12 with a ±15% error limit. Bias (mean prediction error) and precision (root mean squared prediction error) of LSS involving C0, C1, and C4 (AUCpredicted = 9.30 + 3.69 × C0 + 2.19 × C1 + 4.69 × C4) were -4.98% and 8.29%, respectively. Among single time point LSSs, the model using C0 had a poor correlation with AUC0-12 (r2 = 0.53), whereas the one with C4 had the highest correlation with tacrolimus exposure (r2 = 0.84). CONCLUSIONS: Trough concentration is a poor predictor of tacrolimus AUC0-12 in pediatric liver transplant recipients. However, LSSs using 2-4 concentration-time points obtained within 4 hours postdose provide a reliable and convenient method to predict tacrolimus exposure in this population. The proposed LSSs represent an important step that will allow the undertaking of prospective trials aiming to better define tacrolimus target AUC in pediatric liver transplant recipients and to determine whether AUC-guided monitoring is superior to C0-based monitoring in terms of efficacy and safety.
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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 ».