DOSE-EXPOSURE SIMULATION FOR PIPERACILLIN-TAZOBACTAM DOSING STRATEGIES IN INFANTS AND YOUNG CHILDREN
Notice bibliographique
Résumé
Background: Extended piperacillin-tazobactam (TZP) infusions have been associated with favorable outcomes. There are currently no pediatric dosing recommendations. Objective: To determine appropriate TZP dosing strategies in children 2 months – 6 years according to age and different minimal inhibitory concentrations (MICs). Methods: Age and weight were simulated for 1000 children. Post-hoc pharmacokinetic parameter estimates were generated using published clearance and volume of distribution data. For different dosing regimens, we estimated the probability of target attainment (PTA) over a range of MICs from 4 to 128 mg/L. The pharmacodynamic (PD) target was defined as free piperacillin concentrations above the MIC for ≥ 50% of the dosing interval. A PTA ≥ 90% was defined as optimal. Results: PTA decreased as MIC and age increased. In all age groups, standard dosing regimens (240-300 mg/kg/day, 0.5h infusions) failed to reach PTAs ≥ 90% at MICs ≥ 16 mg/L. Standard 0.5h infusions reached PTAs ≥ 90% at MICs up to 8 mg/L in infants > 2 to 6m. No 0.5h infusion reached PTAs ≥ 90% for MICs ≥ 4 mg/L in children > 6m. While none of the tested regimens were optimal at MICs > 16 mg/L in children > 6m, 100 mg/kg/dose every 6h as a 3h infusion reached PD target at MICs of 32 mg/L in infants > 2 to 6m. Conclusion: Up to MICs of 16 mg/L, 90 mg/kg/dose every 8h as a 2h infusion in infants > 2 to 6m and 100 mg/kg/dose every 8h as a 4h infusion in children > 6m-6y achieved PTAs ≥ 90%.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».