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Enregistrement W2911919065 · doi:10.1111/hdi.12704

High variability of teicoplanin concentration in patients with continuous venovenous hemodiafiltration

2019· article· en· W2911919065 sur OpenAlexvenueno aff
Seung Kwan Lim, Sun A. Lee, Cheol‐W. Kim, Eunjeong Kang, Young Hwa Choi, Inwhee Park

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeicoplaninMedicinePharmacokineticsDosingAnuriaVolume of distributionRenal functionAnesthesiaUrologyPharmacologyInternal medicineVancomycin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Continuous venovenous hemodiafiltration (CVVHDF) may alter teicoplanin pharmacokinetics and increase the risk of incorrect dosing. The objective of this prospective observational study was to assess the effect of CVVHDF on the pharmacokinetics of teicoplanin as maintenance therapy. Methods: Blood, urine, and dialysate samples were collected to measure teicoplanin levels. CVVHDF clearance (CLCVVHDF), total clearance (CLTOTAL), and volume of distribution (Vd) were calculated by simplex‐linear modeling. The influence of CVVHDF dose on teicoplanin pharmacokinetics was assessed. Findings: Ten samples from eight patients were studied. Creatinine clearance was 3.4 ± 5.1 ml/min/1.73 m2. Three patients were anuria. The dose for CVVHDF was 32.1 ± 7.0 mL/kg/h. Vd was 1.6 ± 0.7 L/kg. T1/2 was 100.1 ± 42.7 hours. CLTOTAL of teicoplanin was 11.9 ± 5.4 mL/min and CLCVVHDF was 5.8 ± 4.2 mL/min. Contribution of CLCVVHDF to CLTOTAL was 51.2% ± 23.6%. CLCVVHDF of individual teicoplanin varied widely. Large intra‐occasion differences were also observed. Dose of CLCVVHDF did not influence overall CLTOTAL, Vd, or half‐life. The proportion of CLTOTAL due to CLCVVHDF varied widely. It was high in some cases. Discussion: In patients receiving CVVHDF, there is great variability in teicoplanin pharmacokinetics which complicates empiric approach to dosing, suggesting the need for therapeutic drug monitoring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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