Utility of voriconazole therapeutic drug monitoring: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Voriconazole therapeutic drug monitoring (TDM) is increasingly used in clinical practice. However, the utility of voriconazole TDM to guide therapy remains uncertain and controversial. We conducted a meta-analysis of studies assessing the relationship between voriconazole serum concentration and clinical outcomes of success and toxicity. METHODS: We searched bibliographic databases for studies on voriconazole serum concentrations and clinical outcomes. We compared success outcomes between patients with therapeutic and subtherapeutic voriconazole serum concentrations, and toxicity outcomes between patients with and without supratherapeutic serum concentrations. RESULTS: Twenty-four studies were analysed. Pooled analysis for efficacy endpoint demonstrated that patients with therapeutic voriconazole serum concentrations (1.0-2.2 mg/L) were more likely to have successful outcomes compared with those with subtherapeutic voriconazole serum concentrations (OR 2.30; 95% CI 1.39-3.81). A therapeutic threshold of 1.0 mg/L was most predictive of successful outcome (OR 1.94; 95% CI 1.04-3.62). Patients with therapeutic concentrations did not have better survival rates. Pooled analysis for toxicity endpoint demonstrated that patients with supratherapeutic voriconazole serum concentrations (4.0-6.0 mg/L) were at increased risk of toxicity (OR 4.17; 95% CI 2.08-8.36). A supratherapeutic threshold of 6.0 mg/L was most predictive of toxicity (OR 4.60; 95% CI 1.49-14.16). CONCLUSIONS: Patients with therapeutic voriconazole serum concentrations were twice as likely to achieve successful outcomes. The likelihood of toxicity associated with supratherapeutic voriconazole serum concentrations was 4-fold that of therapeutic concentrations. Our findings suggest that the use of voriconazole TDM to aim for serum concentrations between 1.0 and 6.0 mg/L during therapy may be warranted to optimize clinical success and minimize toxicity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».