Right Dose, Right Now: Customized Drug Dosing in the Critically Ill
Notice bibliographique
Résumé
Drugs are key weapons that clinicians have to battle against the profound pathologies encountered in critically ill patients. Antibiotics in particular are commonly used and can improve patient outcomes dramatically. Despite this, there are strong opportunities for further reducing the persisting poor outcomes for infected critically ill patients. However, taking these next steps for improving patient care requires a new approach to antibiotic therapy. Giving the right dose is highly likely to increase the probability of clinical cure from infection and suppress the emergence of resistant pathogens. Furthermore, in some patients with higher levels of sickness severity, reduced mortality from an optimized approach to antibiotic use could also occur. To enable optimized dosing, the use of customized dosing regimens through either evidence-based dosing nomograms or preferably through the use of dosing software supplemented by therapeutic drug monitoring data should be embedded into daily practice. These customized dosing regimens should also be given as soon as practicable as reduced time to initiation of therapy has been shown to improve patient survival, particularly in the presence of septic shock. However, robust data supporting these logical approaches to therapy, which may deliver the next step change improvement for treatment of infections in critically ill patients, are lacking. Large prospective studies of patient survival and health system costs are now required to determine the value of customized antibiotic dosing, that is, giving the right dose at the right time.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».