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Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The purpose of paediatric pharmacokinetic studies is to provide precise estimates of the true value of pharmacokinetic parameters to inform dosing. Hypothesis: We evaluated age-groups studied and the precision of parameter estimates in peer-reviewed pharmacokinetic studies. Methods: Systematic reviews of 10 drugs included publications describing >1 pharmacokinetic study in patients <18 years. A pharmacokinetic study was defined as peer-reviewed primary data used to estimate one or more of the pharmacokinetic parameters: volume of distribution (Vd), clearance (CL), or half-life (HL). We defined uncertainty as the width of the 95% confidence interval divided by the study mean, and acceptable uncertainty as uncertainty <20%. We sought age-specific data for each of 5 pre-defined age groups for each drug. Results: Review of 6207 abstracts identified 114 eligible manuscripts containing 171 pharmacokinetic studies and 425 pharmacokinetic parameter estimates (145 Vd, 150 CL, 130 HL) and 364 uncertainty intervals. The median(IQR) sample size was 14(8-30). Estimates were derived from single age groups in 72(42.11%) studies however 28(56%) of the 50 drug/age-group pairs had no group-specific data. Acceptable uncertainty was found in 21(16.67%) Vd, 29(25.22%) HL, and 37(30.08%) CL estimates. Groups of potentially similar single-age studies were heterogeneous. Conclusions: Review of 10 commonly administered drugs found missing age-specific data was common. Available data were imprecise and not amenable to meta-analytic synthesis. Potential sources of variability included small sample sizes. Peer-reviewed pharmacokinetic data for children is incomplete, when available is imprecise, is likely to be a major source of dosing error and threat to the provision of optimal pharmacotherapy to children.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,491 | 0,309 |
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 ».