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Enregistrement W4396813863 · doi:10.1016/j.ijantimicag.2024.107192

Antimicrobial therapeutic drug monitoring in critically ill adult patients – An international perspective on access, utilisation, and barriers

2024· article· en· W4396813863 sur OpenAlexaff
Paul Williams, Menino Osbert Cotta, Alexis Tabah, Indy Sandaradura, Salmaan Kanji, Marc H. Scheetz, Sahand Imani, Muhammed Elhadi, Sònia Luque, Natalie Schellack, Cristina Sanches, Jean‐François Timsit, Jiao Xie, András Farkas, Kathryn Wilks, Jason A. Roberts, Alexander Brinkmann, Mahesh Ramanan, Despoina Koulenti, Mohan Gurjar, Helmi Sulaiman, Gentle Sunder Shrestha, Andrea Cortegiani, Mónica Crespo, Lowell Ling, Khalid Abidi, Peter Schellongowski

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Antimicrobial Agents · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntibiotics Pharmacokinetics and Efficacy
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesEuropean Society of Clinical Microbiology and Infectious DiseasesEuropean Society of Intensive Care MedicineIntensive Care Society
Mots-clésMedicineTherapeutic drug monitoringLikert scaleDosingRespondentIntensive care medicineDrugPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Therapeutic drug monitoring (TDM) is an effective method for individualising antimicrobial therapy in critically ill patients. The 2021 ADMIN-intensive care unit survey studied a wide range of intensive care unit clinicians worldwide to gain their perspectives on antimicrobial TDM. This article reports the responses from this survey relating to TDM access, utilisation, and barriers. METHODS: An online survey consisted of multiple-choice questions and 5-point Likert scales. The survey examined respondent's access to minimum inhibitory concentration (MIC) results, drug assays, and dosing software, as well as barriers to TDM. RESULTS: The survey included 538 clinicians from 409 hospitals in 45 countries, with 71% physicians and 29% pharmacists. Despite most respondents having access to assays, 21% and 26% of respondents lacked access to vancomycin and aminoglycosides, respectively. In lower-income countries, almost 40% reported no access. Delayed drug assay turnaround time was the most significant barrier to TDM, particularly in lower-income countries. Routine access to MIC results was unavailable for 41% of respondents, with 25% of lower-income country respondents having no access to MIC or susceptibility reports. CONCLUSIONS: This global survey indicated that consistent TDM usage is hindered by assay access in some sites and the timeliness of assay results in others. Addressing barriers to TDM, particularly in low-income countries, should be a priority to ensure equitable access to affordable TDM.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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