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Enregistrement W3215663450 · doi:10.1111/bcp.15154

Consideration of height‐based tobramycin dosing regimens for the treatment of adult cystic fibrosis pulmonary exacerbations

2021· article· en· W3215663450 sur OpenAlexafffundabout
Mehdi El Hassani, Chantale Simard, Sylvie Pilote, Isabelle Cloutier, Sara Soufsaf, Amélie Marsot

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanada Foundation for InnovationRéseau Québécois de Recherche sur les Médicaments
Mots-clésTobramycinDosingMedicinePharmacokineticsNONMEMPopulationCystic fibrosisCmaxInternal medicinePharmacologyChemistryAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims Some population pharmacokinetic models have been developed using height to explain some of the interindividual variability in tobramycin pharmacokinetics in cystic fibrosis patients. However, their predictive performance when extrapolated to other clinical centres is unclear. Therefore, the aim of this study was to externally evaluate the predictability of tobramycin population pharmacokinetic models with an independent dataset and perform simulations using previously recommended height‐based dosing regimens. Methods A literature search was conducted through the PubMed database to identify relevant population pharmacokinetic models. Tobramycin plasma concentration data from April 2014 to November 2019 were retrospectively collected from the Institut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Canada. External evaluations were performed using NONMEM® v7.5 and RStudio® v1.3.1073. Monte Carlo simulations were performed to evaluate the probability of target attainment of Cmax/MIC ratios for several dosing regimens. Results The validation dataset included 27 patients and 143 concentration samples. Three models were evaluated. Only the ones by Crass et al. and Alghanem et al. performed satisfactorily in terms of prediction‐based diagnostics with MDPE values of −3.4% and 29.3% and MDAPE values of 19.0 and 29.5%, respectively. In simulation‐based evaluations, both pcVPC and NPDE showed no evidence of model misspecification. Our simulations suggest that patients treated with a once‐daily dose of 3.4 mg/cm should produce peak and trough levels consistent with current guidelines. Conclusion Our results show that the models by Crass et al. and Alghanem et al. are appropriate for simulation‐based applications to aid individualized dosing in our population and that height‐based dosing regimens could be considered in cystic fibrosis patients.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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