β-Lactam Therapeutic Drug Monitoring in Critically Ill Patients
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor—We write in response to the systematic review by Mangalore et al [1] on β-lactam therapeutic drug monitoring (TDM) in critically ill patients. With the ever-growing interest in TDM, and varying opinions on its utility, we commend the authors’ endeavor to report on patient important clinical outcomes. Their cumulative results highlight the largest barrier to implementation: no demonstrable benefit toward patient mortality or length of stay. Around the same time, Ewoldt et al [2] published the DOLPHIN trial, a randomized controlled trial comparing model-informed precision dosing of β-lactams and ciprofloxacin to standard dosing in critically ill patients. They also reported an insignificant benefit of TDM on intensive care unit length of stay and morality. To summarize the findings of both recent studies, we recreated the mortality meta-analysis from Mangalore et al and included the new β-lactam-specific data from Ewoldt et al. Data from studies included in the meta-analysis by Mangalore et al were extracted. The β-lactam data by Ewoldt et al (personal communication, T. Ewoldt, 6 February 2023) were added to the data file and reanalyzed (Figure 1) using random effects meta-analysis modeling on SPSS version 29 software.
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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 | 0,008 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».