Intrapulmonary pharmacokinetics of antibiotics used to treat nosocomial pneumonia caused by Gram-negative bacilli: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Knowledge of antibiotic concentrations achievable in the epithelial lining fluid (ELF) will help guide antibiotic dosing for treating patients with Gram-negative bacillary ventilator-associated pneumonia (VAP). OBJECTIVE: To compare: (1) the ELF:serum penetration ratio of antibiotics in patients with pneumonia, including VAP, with that in healthy study participants; and (2) the ELF and/or tracheal aspirate antibiotic concentrations following intravenous and nebuliser delivery. METHODS: Web of Science, EMBASE and PubMed databases were searched and a systematic review undertaken. RESULTS: Fifty-two studies were identified. ELF penetration ratios for aminoglycosides and most β-lactam antibiotics administered intravenously were between 0.12 and 0.57, whereas intravenous colistin may be undetectable in the ELF. In contrast, estimated mean fluoroquinolone ELF penetration ratios of up to 1.31 were achieved. Importantly, ELF penetration ratios appear reduced in critically ill patients with pneumonia compared with in healthy volunteers receiving intravenous ceftazidime, levofloxacin and fosfomycin; thus, dose adjustment is likely to be required in critically ill patients. In contrast to the systemic administration route, nebulisation of antibiotics achieves high ELF concentrations. Nebulised 400 mg twice-daily amikacin resulted in a median peak ELF steady-state concentration of 976.01 mg/L (interquartile range 410.3-2563.1 mg/L). Similarly, nebulised 1 million international units of colistin resulted in a peak ELF concentration of 6.73 mg/L (interquartile range 4.80-10.10 mg/L). CONCLUSION: Further pharmacokinetic studies investigating the mechanisms for ELF penetration in infected patients and healthy controls are needed to guide antibiotic dosing in VAP and to determine the potential benefits of nebulised therapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».