Fluoroquinolone Antibiotic Prophylaxis to Prevent Post-Traumatic Bacterial Infectious Endophthalmitis: Using Monte Carlo Simulation to Evaluate the Probability of Success
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Patients with open globe injuries routinely receive fluoroquinolone (FQ) prophylaxis to prevent bacterial infectious endophthalmitis. Owing to the rarity of this infection, there is an absence of clinical trials evaluating optimal prophylactic FQ dosing. To address this knowledge gap, we conducted a Monte Carlo simulation (MCS)-based study to identify the FQ dosing option(s) that optimize pharmacokinetic–pharmacodynamic FQ target attainment against common bacterial pathogens implicated in post-traumatic bacterial infectious endophthalmitis (PTBIE). Methods: Weighted mean pharmacokinetic parameters and standard deviations for ciprofloxacin, levofloxacin, and moxifloxacin were calculated from published studies in healthy volunteers. The incidence and FQ susceptibility profiles for the most common bacteria causing PTBIE were extracted from the literature. MCS was used to determine the cumulative fraction of response (CFR) for 5 FQ dosing options to determine the probability of attaining pathogen-specific target 24-hour area under the curve to minimum inhibitory concentration ratios in the vitreous humor of the eye against the 4 most common causative bacteria seen in PTBIE. Results: Moxifloxacin 400 mg po daily (M400) achieved the highest CFR (72%). Levofloxacin dosing options achieved CFRs between 54% and 63%. Ciprofloxacin dosing options achieved CFRs between 28% and 35%. Conclusion: M400 optimized the likelihood of prophylactic success in the prevention of PTBIE, and based on the study findings, M400 is predicted to optimize the probability of success compared with ciprofloxacin and levofloxacin dosing options currently endorsed by expert opinion.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».