Impact of Colistin Dosing on the Incidence of Nephrotoxicity in a Tertiary Care Hospital in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Colistin therapy is associated with the development of nephrotoxicity. We examined the incidence and risk factors of nephrotoxicity associated with colistin dosing. We included adult hospitalized patients who received intravenous (IV) colistin for >72 h between January 2014 and December 2015. The primary endpoint was the incidence of colistin-associated acute kidney injury (AKI). The secondary analyses were predictors of nephrotoxicity, proportions of patients inappropriately dosed with colistin according to the Food and Drug Administration (FDA), European Medicines Agency (EMA), and Garonzik formula and clinical cure rate. We enrolled 198 patients with a mean age of 55.67 ± 19.35 years, 62% were men, and 60% were infected with multidrug-resistant organisms. AKI occurred in 44.4% (95% CI: 37.4–51.7). Multivariable analysis demonstrated that daily colistin dose per body weight (kg) was associated with AKI (OR: 1.57, 95% CI: 1.08–2.30; p = 0.02). Other significant predictors included serum albumin level, body mass index (BMI), and severity of illness. None of the patients received loading doses, however FDA-recommended dosing was achieved in 70.2% and the clinical cure rate was 13%. The incidence of colistin-associated AKI is high. Daily colistin dose, BMI, serum albumin level, and severity of illness are independent predictors of nephrotoxicity.
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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 ».