Quality, origins and limitations of common therapeutic drug reference intervals
Notice bibliographique
Résumé
Therapeutic drug monitoring (TDM) is used to manage drugs with a narrow window between effective and toxic concentrations. TDM involves measuring blood concentrations of drugs to ensure effective therapy, avoid toxicity and monitor compliance. Common drugs for which TDM is used include aminoglycosides for infections, anticonvulsants to treat seizures, immunosuppressants for transplant patients and cardiac glycosides to regulate cardiac output and heart rate. An essential element of TDM is the provision of accurate and clinically relevant reference intervals. Unlike most laboratory reference intervals, which are derived from a healthy population, TDM reference intervals need to relate to clinical outcomes in the form of efficacy and toxicity. This makes TDM inherently more difficult to develop as healthy individuals are not on therapy, so there is no "normal value". In addition, many of the aforementioned drugs are old and much of the information regarding reference intervals is based on small trials using methods that have changed. Furthermore, individuals have different pharmacokinetics and drug responses, particularly in the context of combined therapies, which exacerbates the challenge of universal TDM targets. This focused review examines the origins and limitations of existing TDM reference intervals for common drugs, providing targets where possible based on available guidelines.
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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) | 0,001 | 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 ».