Development and Evaluation of a Height-Based Tobramycin Initial Dosing Nomogram for the Treatment of Adult Cystic Fibrosis Pulmonary Exacerbations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Tobramycin is widely used to treat pulmonary exacerbations of cystic fibrosis. Height has been previously found to be significantly more predictive of tobramycin pharmacokinetics than body weight. This study aimed to develop a height-based initial dosing nomogram and evaluate its performance in peak concentration (Cmax) precision relative to standard and fixed dosing. Monte Carlo simulations were performed to develop a nomogram representing the doses required to reach Cmax targets at different heights. Cmax data observed at 2 clinical centers [McGill University Health Centre (MUHC) and Institut universitaire de cardiologie et pneumologie de Québec (IUCPQ-UL)] were compared with population-predicted Cmax using the doses derived from the nomogram alongside a fixed dose. Height-based dosing resulted in significantly less variable-predicted Cmax values [coefficient of variation (CV) MUHC = 15.7% and IUCPQ-UL = 10.8%] than the Cmax values observed in clinical practice (CV MUHC = 30.0% and CV IUCPQ-UL = 26.9%) and predicted Cmax values obtained from a fixed dose (CV MUHC = 21.2% and CV IUCPQ-UL = 16.3%). An initial dosing nomogram was developed to help reduce pharmacokinetic variability in the observed Cmax. More precise dosing would allow for better clinical outcomes in adult patients with cystic fibrosis.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».