Pharmacokinetics of Antimicrobials in Children with Emphasis on Challenges Faced by Low and Middle Income Countries, a Clinical Review
Notice bibliographique
Résumé
Effective antimicrobial exposure is essential to treat infections and prevent antimicrobial resistance, both being major public health problems in low and middle income countries (LMIC). Delivery of drug concentrations to the target site is governed by dose and pharmacokinetic processes (absorption, distribution, metabolism and excretion). However, specific data on the pharmacokinetics of antimicrobials in children living in LMIC settings are scarce. Additionally, there are significant logistical constraints to therapeutic drug monitoring that further emphasize the importance of understanding pharmacokinetics and dosing in LMIC. Both malnutrition and diarrheal disease reduce the extent of enteral absorption. Multiple antiretrovirals and antimycobacterial agents, commonly used by children in low resource settings, have potential interactions with other antimicrobials. Hypoalbuminemia, which may be the result of malnutrition, nephrotic syndrome or liver failure, increases the unbound concentrations of protein bound drugs that may therefore be eliminated faster. Kidney function develops rapidly during the first years of life and different inflammatory processes commonly augment renal clearance in febrile children, potentially resulting in subtherapeutic drug concentrations if doses are not adapted. Using a narrative review approach, we outline the effects of growth, maturation and comorbidities on maturational and disease specific effects on pharmacokinetics in children in LMIC.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».