Performance of eGFR Equations for Drug Dosing in Kidney Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Background: For kidney transplant recipients (KTRs), drug dosing is most commonly determined by using eGFR as a surrogate for graft function. Which eGFR equation performs best for drug dosing in KTRs remains unknown. Methods: Cross-sectional study of 415 stable KTRs from Canada and New Zealand with same-day values of serum creatinine and cystatin C along with measured GFR (99mTc-DTPA). We assessed the performance for drug dosing of CKD-EPI (both indexed to a standardized body surface area [BSA] of 1.73m2 [mL/min/1.73m2] and non-indexed to account for actual BSA [mL/min]) and Cockcroft-Gault (via 3 different weights: ideal, adjusted ideal, and actual body weight) eGFR equations relative to measured GFR based upon recommended renal dosing of 8 medications commonly prescribed to KTRs: famciclovir, ganciclovir, trimethoprim/sulfamethoxazole, oseltamivir, ciprofloxacin, levofloxacin, lamivudine, and nimatrelvir/ritonavir. The primary outcome was proportion of drug dosing discordance (under- or over-dosing) overall and stratified by obesity status (BMI < or ≥30kg/m2). Results: The non-indexed CKD-EPI equations led to a lower proportion of drug dosing discordance compared to the indexed CKD-EPI equations across all study drugs (Figure). The Cockcroft-Gault equations based upon adjusted ideal and actual body weight led to a lower proportion of drug dosing discordance compared to ideal body weight. These findings were most pronounced among obese KTRs. Overall, the non-indexed 2021 CKD-EPI eGFR equations showed the lowest proportion of drug dosing discordance across all study drugs. Conclusions: When employing eGFR-based drug dosing for KTRs, actual BSA should be accounted for to mitigate the risks of under- or over-dosing. The non-indexed 2021 CKD-EPI equations provide the most accurate eGFR-based guidance for appropriate drug dosing among KTRs.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».