Pharmacodynamics of dose-escalated ‘front-loading’ polymyxin B regimens against polymyxin-resistant mcr-1-harbouring Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Gram-negative bacteria harbouring the mcr-1 plasmid are resistant to the 'last-line' polymyxins and have been reported worldwide. Our objective was to define the impact of increasing the initial polymyxin B dose intensity against an mcr-1 -harbouring strain to delineate the impact of plasmid-mediated polymyxin resistance on the dynamics of bacterial killing and resistance. Methods: A hollow fibre infection model (HFIM) was used to simulate polymyxin B regimens against an mcr-1 -harbouring Escherichia coli (MIC 8 mg/L) over 10 days. Four escalating polymyxin B 'front-loading' regimens (3.33, 6.66, 13.3 or 26.6 mg/kg for one dose followed by 1.43 mg/kg every 12 h starting 12 h later) simulating human pharmacokinetics were utilized in the HFIM. A mechanism-based, mathematical model was developed using S-ADAPT to characterize bacterial killing. Results: The 3.33 mg/kg 'front-loading' regimen resulted in regrowth mirroring the growth control. The 6.66, 13.3 and 26.6 mg/kg 'front-loading' regimens resulted in maximal bacterial reductions of 1.91, 3.79 and 6.14 log 10 cfu/mL, respectively. Irrespective of the early polymyxin B exposure (24 h AUC), population analysis profiles showed similar growth of polymyxin B-resistant subpopulations. The HFIM data were well described by the mechanism-based model integrating three subpopulations (susceptible, intermediate and resistant). Compared with the susceptible subpopulation of mcr-1 -harbouring E. coli , the resistant subpopulation had an approximately 10-fold lower rate of killing due to polymyxin B treatment. Conclusions: Manipulating initial dose intensity of polymyxin B was not able to overcome plasmid-mediated resistance due to mcr-1 in E. coli . This reinforces the need to develop new combinatorial strategies to combat these highly resistant Gram-negative bacteria.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».