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Enregistrement W4388476260 · doi:10.1186/s40560-023-00699-8

Efficacy of therapeutic drug monitoring-based antibiotic regimen in critically ill patients: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials

2023· review· en· W4388476260 sur OpenAlexaff
Nozomi Takahashi, Yutaka Kondo, Kenji Kubo, Moritoki Egi, Kenichi Kano, Y. Ohshima, Taka‐aki Nakada

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntibiotics Pharmacokinetics and Efficacy
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialRelative riskRegimenConfidence intervalMeta-analysisIntensive care unitInternal medicineSubgroup analysisIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The efficacy of therapeutic drug monitoring (TDM)-based antimicrobial dosing optimization strategies on pharmacokinetics/pharmacodynamics and specific drug properties for critically ill patients is unclear. Here, we conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials to evaluate the effectiveness of TDM-based regimen in these patients. METHODS: Articles from three databases were systematically retrieved to identify relevant randomized control studies. Version two of the Cochrane tool for assessing risk of bias in randomized trials was used to assess the risk of bias in studies included in the analysis, and quality assessment of evidence was graded using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach. Primary outcome was the 28-day mortality and secondary outcome were in-hospital mortality, clinical cure, length of stay in the intensive care unit (ICU) and target attainment at day 1 and 3. RESULTS: = 0%). In-hospital mortality (RR 0.96, 95% CI: 0.76-1.20), clinical cure (RR 1.23, 95% CI: 0.91-1.67), length of stay in the ICU (mean difference 0, 95% CI: - 2.18-2.19), and target attainment at day 1 (RR 1.14, 95% CI: 0.88-1.48) and day 3 (RR 1.35, 95% CI: 0.90-2.03) were not significantly different between the two groups, and all evidence for the secondary outcomes had a low or very low level of certainty because the included studies had serious risk of bias, variation of definition for outcomes, and small sample sizes. CONCLUSION: TDM-based regimens had no significant efficacy for clinical or pharmacological outcomes. Further studies with other achievable targets and well-defined outcomes are required. TRIAL REGISTRATION: Clinical trial registration; PROSPERO ( https://www.crd.york.ac.uk/prospero/ ), registry number: CRD 42022371959. Registered 24 November 2022.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,040
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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