β-Lactam Pharmacokinetic/Pharmacodynamic Target Attainment in Intensive Care Unit Patients: A Prospective, Observational, Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aims of this study were to describe pharmacokinetic/pharmacodynamic target attainment in intensive care unit (ICU) patients treated with continuously infused ß-lactam antibiotics, their associated covariates, and the impact of dosage adjustment. Methods: This prospective, observational, cohort study was performed in three ICUs. Four ß-lactams were continuously infused, and therapeutic drug monitoring (TDM) was performed at days 1, 4, and 7. The primary pharmacokinetic/pharmacodynamic target was an unbound ß-lactam plasma concentration four times above the bacteria’s minimal inhibitory concentration during the whole dosing interval. The demographic and clinical covariates associated with target attainment were evaluated. Results: A total of 170 patients were included (426 blood samples). The percentages of empirical ß-lactam underdosing at D1 were 66% for cefepime, 43% for cefotaxime, 47% for ceftazidime, and 14% for meropenem. Indexed creatinine clearance was independently associated with treatment underdose if increased (adjusted odds ratio per unit, 1.01; 95% CI, 1.00 to 1.01; p = 0.014) or overdose if decreased (adjusted odds ratio per unit, 0.95; 95% CI, 0.94 to 0.97; p < 0.001). Pharmacokinetic/pharmacodynamic target attainment was significantly increased after ß-lactam dosage adjustment between day 1 and day 4 vs. no adjustment (53.1% vs. 26.2%; p = 0.018). Conclusions: This study increases our knowledge on the optimization of ß-lactam therapy in ICU patients. A large inter- and intra-patient variability in plasmatic concentrations was observed, leading to inadequate exposure. A combined indexed creatinine clearance and TDM approach enables adequate dosing for better pharmacokinetic/pharmacodynamic target attainment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».