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Enregistrement W4385798798 · doi:10.1002/phar.2865

Using population pharmacokinetics to optimize initial vancomycin dosing guidelines for neonates to treat sepsis caused by coagulase‐negative staphylococcus

2023· article· en· W4385798798 sur OpenAlexaff
Erin Chung, Winnie Seto

Notice bibliographique

RevuePharmacotherapy The Journal of Human Pharmacology and Drug Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDosingVancomycinPharmacokineticsVolume of distributionNeonatal intensive care unitPopulationIntensive care medicinePediatricsInternal medicineStaphylococcus aureus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Vancomycin dosing tailored for newborns is challenging due to the significant influence of maturation and organ function on pharmacokinetics. Population pharmacokinetic (popPK) models can be used to improve target attainment in neonates. OBJECTIVES: The primary objective was to derive and evaluate a popPK model of intravenous vancomycin for neonates. Second, the predictive performance of this popPK model was compared with published popPK models. METHODS: This is a retrospective cohort study of neonates admitted to the neonatal intensive care unit receiving intravenous vancomycin. A popPK model was derived with 70% of the dataset using a nonlinear mixed effects modeling method. The predictive performance of the current popPK model was validated and compared with 22 published popPK models using the remaining 30% of the dataset. Monte Carlo simulations (MCS) were performed to derive optimal dosing regimens to treat neonatal sepsis caused by coagulase-negative staphylococci (CoNS). RESULTS: Among 655 vancomycin courses from 448 neonates, 78% of vancomycin trough concentrations were outside target range (10-15 mg/L) for central nervous system infections and 43% were outside target range (5-12 mg/L) for other infections using the institution's vancomycin dosing. A one-compartment model best described the observed data with a mean clearance of 0.11 ± 0.03 L/kg/h and volume of distribution (V) of 1.02 ± 0.08 L/kg. Body weight (WT), postmenstrual age (PMA), and serum creatinine (SCr) were significant covariates associated with clearance (p < 0.001) and body WT was a significant covariate associated with V (p = 0.009). Our study's popPK model has similar or better accuracy and precision than other published models. MCS-derived vancomycin doses from the validated model achieved >90% target attainment for a steady state through target range of 10-15 mg/L in the majority of PMA and SCr categories (78%) to treat CoNS sepsis. CONCLUSION: A vancomycin dosing guideline derived from a validated popPK model in neonates with CoNS sepsis is recommended to improve target attainment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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