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Enregistrement W2969166494 · doi:10.1128/aac.01260-19

Population Pharmacokinetics and Safety of Piperacillin-Tazobactam Extended Infusions in Infants and Children

2019· article· en· W2969166494 sur OpenAlexafffund
Céline Thibault, Jean Lavigne, Catherine Litalien, Nastya Kassir, Yves Théorêt, Julie Autmizguine

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Agents and Chemotherapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntibiotics Pharmacokinetics and Efficacy
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésPiperacillin/tazobactamPharmacokineticsPiperacillinMedicinePopulation pharmacokineticsTazobactamPopulationAnesthesiaIntensive care medicinePharmacologyPediatricsEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

for ≥50% of the dosing interval. Any untoward event occurring during treatment was collected as an adverse event. A total of 79 children contributed 174 PK samples. The median (range) age and weight were 1.7 years (2 months to 6 years) and 11.4 kg (3.8 to 27.6 kg), respectively. A 2-compartment model with first-order elimination best described the piperacillin and tazobactam data. Both final population PK models included weight and concomitant furosemide administration on clearance and weight on the volume of distribution of the central compartment. The optimal dosing regimens in children with normal renal function, based on the piperacillin component, were 75 mg/kg/dose every 4 h infused over 0.5 h in infants ages 2 to ≤6 months and 130 mg/kg/dose every 8 h infused over 4 h in children ages >6 months to 6 years against bacteria with MICs up to 16 mg/liter. A total of 44 children (49%) had ≥1 adverse event, with 3 of these (site infiltrations) considered definitely associated with the extended infusions.

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)0,003
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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