Notice bibliographique
Résumé
Piperacillin-tazobactam (TZP) is frequently used to treat severe hospital-acquired infections in children. We performed a single-center, pharmacokinetic (PK) trial of TZP in children ranging in age from 2 months to 6 years from various clinical subpopulations. Children who were on TZP per the standard of care were prospectively included and assigned to receive a dose of 80 mg/kg of body weight every 6 h infused over 2 h (ages 2 to 5 months) or a dose of 90 mg/kg every 8 h infused over 4 h (ages 6 months to 6 years). Separate population PK models were developed for piperacillin and tazobactam using nonlinear mixed-effects modeling. Optimal dosing was judged based on the ability to maintain free piperacillin concentrations above the piperacillin MIC for enterobacteria and <i>Pseudomonas aeruginosa</i> 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.
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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) | 0,127 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».