A Proof of Concept of the Role of TDM-Based Clinical Pharmacological Advices in Optimizing Antimicrobial Therapy on Real-Time in Different Paediatric Settings
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Antimicrobial treatment is quite common among hospitalized children. The dynamic age-associated physiological variations coupled with the pathophysiological alterations caused by underlying illness and potential drug-drug interactions makes the implementation of appropriate antimicrobial dosing extremely challenging among paediatrics. Therapeutic drug monitoring (TDM) may represent a valuable tool for assisting clinicians in optimizing antimicrobial exposure. Clinical pharmacological advice (CPA) is an approach based on the correct interpretation of the TDM result by the MD Clinical Pharmacologist in relation to specific underlying conditions, namely the antimicrobial susceptibility of the clinical isolate, the site of infection, the pathophysiological characteristics of the patient and/or the drug-drug interactions of cotreatments. The aim of this study was to assess the role of TDM-based CPAs in providing useful recommendations for the real-time personalization of antimicrobial dosing regimens in various paediatric settings. Materials and methods: Paediatric patients who were admitted to different settings of the IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria of Bologna, Italy (paediatric intensive care unit [ICU], paediatric onco-haematology, neonatology, and emergency paediatric ward), between January 2021 and June 2021 and who received TDM-based CPAs on real-time for personalization of antimicrobial therapy were retrospectively assessed. Demographic and clinical features, CPAs delivered in relation to different settings and antimicrobials, and type of dosing adjustments were extracted. Two indicators of performance were identified. The number of dosing adjustments provided over the total number of delivered CPAs. The turnaround time (TAT) of CPAs according to a predefined scale (optimal, <12 h; quasi-optimal, between 12–24 h; acceptable, between 24–48 h; suboptimal, >48 h). Results: Overall, 247 CPAs were delivered to 53 paediatric patients (mean 4.7 ± 3.7 CPAs/patient). Most were delivered to onco-haematological patients (39.6%) and to ICU patients (35.8%), and concerned mainly isavuconazole (19.0%) and voriconazole (17.8%). Overall, CPAs suggested dosing adjustments in 37.7% of cases (24.3% increases and 13.4% decreases). Median TAT was 7.5 h (IQR 6.1–8.8 h). Overall, CPAs TAT was optimal in 91.5% of cases, and suboptimal in only 0.8% of cases. Discussion: Our study provides a proof of concept of the helpful role that TDM-based real-time CPAs may have in optimizing antimicrobial exposure in different challenging paediatric scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».