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Enregistrement W4392298972 · doi:10.1159/000534828

Pharmacokinetic Research in Pediatric Extracorporeal Therapies: Current State and Future Directions

2024· review· en· W4392298972 sur OpenAlexaff
Gideon Stitt, Céline Thibault, Bruce A. Mueller, Jeffrey J. Cies, Jennifer Morris Daniel, Ayse Akcan‐Arikan, Kevin Watt

Notice bibliographique

RevueBlood Purification · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntibiotics Pharmacokinetics and Efficacy
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésExtracorporealMedicineIntensive care medicineCurrent (fluid)PharmacokineticsPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extracorporeal life support (ECLS), including extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) and continuous renal replacement therapy (CRRT), are life-saving therapies for critically ill children. Despite this, these modalities carry frustratingly high mortality rates. One driver of mortality may be altered drug disposition due to a combination of underlying illness, patient-circuit interactions, and drug-circuit interactions. Children receiving ECMO and/or CRRT routinely receive 20 or more drugs, and data supporting optimal dosing is lacking for most of these medications. The Pediatric Paracorporeal and Extracorporeal Therapies Summit (PPETS) gathered an international group of experts in the fields of ECMO, CRRT, and other ECLS modalities to discuss the current state of these therapies, disseminate innovative support strategies, share clinical experiences, and foster future collaborations. Here, we summarize the conclusions of PPETS and put forward a pathway to optimize pharmacokinetic (PK) research in this population. We must prioritize specific medications for in-depth study to improve drug use in ECLS and patient outcomes. Based on frequency of use, potential for adverse outcomes if dosed inappropriately, and lack of existing PK data, a list of high priority drugs was compiled for future research. Researchers must additionally reconsider study designs, emphasizing pooling of resources through multi-center studies and the use of innovative PK modeling techniques. Finally, the integration of validated PK models into clinical practice must be streamlined to deliver optimal medication use at the bedside. Focusing on the proposed list of highlighted medications and key methodological considerations will maximize the impact of future research.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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