Optimizing gentamicin conventional and extended interval dosing in neonates using Monte Carlo simulation – a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although aminoglycosides are routinely used in neonates, controversy exists regarding empiric dosing regimens. The objectives were to determine gentamicin pharmacokinetics in neonates, and develop initial mg/kg dosing recommendations that optimized target peak and trough concentration attainment for conventional and extended-interval dosing (EID) regimens. METHODS: Patient demographics and steady-state gentamicin concentration data were retrospectively collected for 60 neonates with no renal impairment admitted to a level III neonatal intensive care unit. Mean pharmacokinetics were calculated and multiple linear regression was performed to determine significant covariates of clearance (L/h) and volume of distribution (L). Classification and regression tree (CART) analysis identified breakpoints for significant covariates. Monte Carlo Simulation (MCS) was used to determine optimal dosing recommendations for each CART-identified sub-group. RESULTS: Gentamicin clearance and volume of distribution were significantly associated with weight at gentamicin initiation. CART-identified breakpoints for weight at gentamicin initiation were: ≤ 850 g, 851-1200 g, and > 1200 g. MCS identified that a conventional dose of gentamicin 3.5 mg/kg given every 48 h or an EID of 8-9 mg/kg administered every 72 h in neonates weighing ≤ 850 g, and every 24 and 48 h, respectively, in neonates weighing 851-1200 g, provided the best probability of attaining conventional (peak: 5-10 mg/L and trough: ≤ 2 mg/L) and EID targets (peak:12-20 mg/L, trough:≤ 0.5 mg/L). Insufficient sample size in the > 1200 g neonatal group precluded further investigation of this weight category. CONCLUSIONS: This study provides initial gentamicin dosing recommendations that optimize target attainment for conventional and EID regimens in neonates weighing ≤ 1200 g. Prospective validation and empiric dose optimization for neonates > 1200 g is needed.
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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 | 0,000 | 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 ».