Optimization of Vancomycin Initial Dosing Regimen in Neonates Using an Externally Evaluated Population Pharmacokinetic Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vancomycin therapeutic monitoring guidelines were revised in March 2020, and a population pharmacokinetics-guided Bayesian approach to estimate the 24-hour area under the concentration-time curve to the minimum inhibitory concentration ratio has since been recommended instead of trough concentrations. To comply with these latest guidelines, we evaluated published population pharmacokinetic models of vancomycin using an external dataset of neonatal patients and selected the most predictive model to develop a new initial dosing regimen. METHODS: The models were identified from the literature and tested using a retrospective dataset of Canadian neonates. Their predictive performance was assessed using prediction- and simulation-based diagnostics. Monte Carlo simulations were performed to develop the initial dosing regimen with the highest probability of therapeutic target attainment. RESULTS: A total of 144 vancomycin concentrations were derived from 63 neonates in the external population. Five of the 28 models retained for evaluation were found predictive with a bias of 15% and an imprecision of 30%. Overall, the Grimsley and Thomson model performed best, with a bias of -0.8% and an imprecision of 20.9%; therefore, it was applied in the simulations. A novel initial dosing regimen of 15 mg/kg, followed by 11 mg/kg every 8 hours should favor therapeutic target attainment. CONCLUSIONS: A predictive population pharmacokinetic model of vancomycin was identified after an external evaluation and used to recommend a novel initial dosing regimen. The implementation of these model-based tools may guide physicians in selecting the most appropriate initial vancomycin dose, leading to improved clinical outcomes.
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 distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».