Potential benefits of therapeutic drug monitoring for beta-lactam antibiotics in augmented renal clearance patients: a case report
Notice bibliographique
Résumé
Augmented renal clearance (ARC) is commonly described in critically ill patients, making drug pharmacokinetics even harder to predict in this population. This case report displays the value of therapeutic drug monitoring (TDM) of piperacillin/tazobactam (PTZ) in this population. We identified two patients with ARC and intermittent administration of PTZ who took part in a prospective, descriptive study conducted at Hôpital du Sacré-Cœur de Montréal. Both had plasma samples drawn at peak, middle, and end of their dosing intervals of PTZ. Minimal inhibitory concentrations (MICs) of 4 and 8 mg/L were chosen to evaluate therapeutic target attainment at middle and end of dosing interval. The first patient was a 52-year-old male with a renal clearance rate estimated at 147 mL/min who received 3.375 g PTZ every 6 h. The second patient, a 49-year-old male, had an estimated renal clearance rate of 163 mL/min and received the same regimen. Both patients had piperacillin concentrations above the target MICs at middle of the dosing interval, but they failed to reach a trough concentration above 8 mg/L. The present case report showcases two patients with subtherapeutic PTZ concentrations despite strict following of local administration protocols. This suboptimal administration could not only lead to treatment failure, but also to the selection and growth of resistant pathogens. Implementing TDM would offer the possibility to adjust drug regimens in real-time and prevent situations like these from occurring.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».