Predictive Performance of the Winter–Tozer and Derivative Equations for Estimating Free Phenytoin Concentration
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>ABSTRACT</strong></p><p><strong>Background:</strong> The Winter–Tozer equation for estimating free phenytoin concentration is biased and imprecise. Alternative predictive equations are available, but most remain unvalidated.</p><p><strong>Objectives:</strong> To assess the bias and precision of the Winter–Tozer equation and selected derivative equations in predicting free phenytoin concentration and to derive new equations with better predictive performance.</p><p><strong>Methods:</strong> A retrospective chart review (for patients with samples drawn for free phenytoin concentration between September 2008 and September 2013) was conducted for 3 subpopulations (critical care, general medicine, neurology) in one hospital. Patients were included if older than 18 years with values for free phenytoin concentration available and were excluded if phenytoin was not at steady state or if they were undergoing hemodialysis or receiving enzyme inhibitors or inducers that would affect phenytoin clearance. The predictive performance measures used were mean prediction error (MPE), root mean square error, and Bland–Altman plots. Spearman rank correlation and multiple linear regression were performed with log-transformed data.</p><p><strong>Results:</strong> In total, 133 patients were included (70 men [53%]; mean age ± standard deviation 64 ± 19 years; serum creatinine 90.4 ± 64.0 μmol/L; albumin 26.4 ± 7.0 g/L). In the combined population, the Winter–Tozer equation (MPE 1.7 μmol/L, 95% confidence interval [CI] 1.5 to 1.9) and the Anderson equation (MPE 0.5 μmol/L, 95% CI 0.3 to 0.7) overpredicted free phenytoin concentration, whereas the first Kane equation tended to underpredict free phenytoin (MPE –0.2 μmol/L, 95% CI –0.4 to 0.0), and the second Kane equation significantly underpredicted free phenytoin (MPE –0.3 μmol/L, 95% CI –0.5 to –0.1). In each subpopulation, the Winter–Tozer equation overpredicted true concentration with greater bias and imprecision. All equations performed poorly in the critical care subpopulation. Only albumin (R2 = 0.09) and total phenytoin concentration (R2 = 0.53) were correlated with free phenytoin concentration. The equation derived by multiple linear regression exhibited significantly less bias and imprecision than the Winter–Tozer equation in the validation set (p &lt; 0.05). A new, user-friendly equation, specific to the authors’ patient population, was derived, which had an albumin coefficient of 0.275.</p><p><strong>Conclusions:</strong> Relatively poor predictive performance of the Winter–Tozer and derivative equations calls for more precise and less biased equations. The novel equations presented here, which had better predictive performance for free phenytoin concentration and were based on a large sample of adult patients, should be further validated in other institutions.</p><p><strong>RÉSUMÉ</strong></p><p><strong>Contexte :</strong> L’équation de Winter–Tozer qui permet d’estimer le taux de phénytoïne libre est biaisée et imprécise. Il existe des équations prédictives de rechange, mais la plupart ne sont pas validées.</p><p><strong>Objectifs :</strong> Évaluer le biais et la précision de l’équation de Winter Tozer et des équations dérivées choisies pour la prédiction du taux de phénytoïne libre et produire de nouvelles équations dotées d’une meilleure capacité prédictive.</p><p><strong>Méthodes :</strong> Une analyse rétrospective des dossiers médicaux (de patients chez lesquels on a mesuré la concentration de phénytoïne libre entre septembre 2008 et septembre 2013) a été menée au sein de trois sous-populations (soins intensifs, médecine générale et neurologie) dans un seul hôpital. Les patients retenus étaient des adultes âgés de plus de 18 ans dont le dossier contenait des données sur la concentration de phénytoïne libre. Les patients étaient exclus si la concentration de phénytoïne n’était pas à l’équilibre, s’ils étaient traités par hémodialyse ou s’ils prenaient des inhibiteurs ou des inducteurs enzymatiques ayant un effet sur la clairance de la phénytoïne. Les mesures de capacité prédictive comprenaient : l’erreur de prédiction moyenne, l’erreur quadratique moyenne et les graphiques de Bland–Altman. La corrélation des rangs de Spearman et une régression linéaire multiple ont été réalisées à partir de données transformées en log.</p><p><strong>Résultats :</strong> Au total, 133 patients ont été retenus (70 hommes [53 %]; âge moyen ± écart-type de 64 ± 19 ans; créatinine sérique de 90,4 ± 64,0 μmol/L; albumine sérique 26,4 ± 7,0 g/L). Dans l’ensemble de la population, l’équation de Winter–Tozer (erreur de prédiction moyenne de 1,7 μmol/L, intervalle de confiance [IC] à 95 % de 1,5 à 1,9) et l’équation d’Anderson (erreur de prédiction moyenne de 0,5 μmol/L, IC à 95 % de 0,3 à 0,7) ont surestimé la concentration de phénytoïne libre; la première équation de Kane avait tendance à sous-estimer le taux de phénytoïne libre (erreur de prédiction moyenne de –0,2 μmol/L, IC à 95 % de –0,4 à 0,0)] et la seconde équation de Kane a significativement sous-estimé le taux de phénytoïne libre (erreur de prédiction moyenne de –0,3 μmol/L, IC à 95 % de –0,5 à –0,1). Pour chacune des sous populations, l’équation de Winter–Tozer surévaluait la concentration réelle et était plus biaisée et moins précise. Aucune équation n’a obtenu de bons résultats pour la sous-population en soins intensifs. Seules l’albumine sérique (R2 = 0,09) et la concentration totale de phénytoïne (R2 = 0,53) étaient corrélées à la concentration de phénytoïne libre. L’équation obtenue par régression linéaire multiple était beaucoup moins biaisée et imprécise que l’équation de Winter–Tozer parmi l’ensemble de validation (p &lt; 0,05). Une nouvelle équation, plus simple à utiliser, spécifique à la population de patients des auteurs, a été produite, avec un coefficient d’albumine de 0,275.<strong> </strong></p><p><strong>Conclusion :</strong> Les capacités prédictives relativement mauvaises de l’équation de Winter–Tozer et des équations qui en découlent soulignent l’importance d’adopter des équations plus précises et moins biaisées. Les nouvelles équations mises de l’avant dans la présente étude, équations qui affichent une meilleure capacité prédictive pour la concentration de phénytoïne libre et qui s’appuient sur un important échantillon de patients adultes, doivent être validées dans d’autres établissements.</p>
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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 | 0,001 |
| 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 ».