Comparative simulation of intraperitoneal aminoglycoside regimens for patients with peritonitis on automated peritoneal dialysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intraperitoneal (IP) aminoglycosides (AGs) continue to be the cornerstone of empiric management of peritonitis. AG dosing during automated peritoneal dialysis (APD), however, has not been well studied in patients with peritonitis. We sought to identify differences in AG exposure in the peritoneum and plasma for two different dosing regimens with little supporting evidence in patients on APD with peritonitis. METHODS: A retrospective design that utilised the peritoneal and plasma concentration-time data from a prior study of 18 continuous ambulatory peritoneal dialysis (CAPD) patients with peritonitis to generate an in silico peritoneal and plasma PK model. This model was then used to compare via simulation using Phoenix© WinNonlin Software with IP AG dosing for a loading-dose regimen (1.5 mg/kg first dose) versus a fixed-dose regimen (0.6 mg/kg/d) in patients on APD with peritonitis. RESULTS: Outcome measures were (1) percentage of time where peritoneal peak concentrations/minimal inhibitory concentration (MIC) ratio >10, (2) AUC/MIC > 74 and (3) plasma Cmin concentrations. Both regimens resulted in > 90% optimal peak/MIC ratio and AUC/MIC ratios on days 1 and 5 of the dose protocol. The loading-dose regimen resulted in IP exposures that were 2.5 times greater in the peritoneal compartment on day 1. By day 5, both protocols resulted in similar accumulation of AG plasma Cmin concentrations of 2.5-3.4 mg/L versus 2.4-3.3 mg/L, respectively, for the loading-dose regimen versus fixed-dose regimen. CONCLUSIONS: The current international guidelines for the treatment of peritoneal dialysis-associated peritonitis can continue to recommend the fixed-dose regimen for those on APD with the addition of plasma Cmin monitoring after 3 days to assess for drug accumulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».