Drug concentration at the site of disease in children with pulmonary tuberculosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current TB treatment for children is not optimized to provide adequate drug levels in TB lesions. Dose optimization of first-line antituberculosis drugs to increase exposure at the site of disease could facilitate more optimal treatment and future treatment-shortening strategies across the disease spectrum in children with pulmonary TB. OBJECTIVES: To determine the concentrations of first-line antituberculosis drugs at the site of disease in children with intrathoracic TB. METHODS: We quantified drug concentrations in tissue samples from 13 children, median age 8.6 months, with complicated forms of pulmonary TB requiring bronchoscopy or transthoracic surgical lymph node decompression in a tertiary hospital in Cape Town, South Africa. Pharmacokinetic models were used to describe drug penetration characteristics and to simulate concentration profiles for bronchoalveolar lavage, homogenized lymph nodes, and cellular and necrotic lymph node lesions. RESULTS: Isoniazid, rifampicin and pyrazinamide showed lower penetration in most lymph node areas compared with plasma, while ethambutol accumulated in tissue. None of the drugs studied was able to reach target concentration in necrotic lesions. CONCLUSIONS: Despite similar penetration characteristics compared with adults, low plasma exposures in children led to low site of disease exposures for all drugs except for isoniazid.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».