Use of Estimating Equations for Dosing Antimicrobials in Patients with Acute Kidney Injury Not Receiving Renal Replacement Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Acute kidney injury (AKI) can potentially lead to the accumulation of antimicrobial drugs with significant renal clearance. Drug dosing adjustments are commonly made using the Cockcroft-Gault estimate of creatinine clearance (CLcr). The Modified Jelliffe equation is significantly better at estimating kidney function than the Cockcroft-Gault equation in the setting of AKI. The objective of this study is to assess the degree of antimicrobial dosing discordance using different glomerular filtration rate (GFR) estimating equations. This is a retrospective evaluation of antimicrobial dosing using different estimating equations for kidney function in AKI and comparison to Cockcroft-Gault estimation as a reference. Considering the Cockcroft-Gault estimate as the criterion standard, antimicrobials were appropriately adjusted at most 80.7% of the time. On average, kidney function changed by 30 mL/min over the course of an AKI episode. The median clearance at the peak serum creatinine was 27.4 (9.3⁻66.3) mL/min for Cockcroft Gault, 19.8 (9.8⁻47.0) mL/min/1.73 m² for MDRD and 20.5 (4.9⁻49.6) mL/min for the Modified Jelliffe equations. The discordance rate for antimicrobial dosing ranged from a minimum of 8.6% to a maximum of 16.4%. In the event of discordance, the dose administered was supra-therapeutic 100% of the time using the Modified Jelliffe equation. Use of estimating equations other than the Cockcroft Gault equation may significantly alter dosing of antimicrobials in AKI.
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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 | 0,011 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».