Analytical modelling techniques for enhancing tacrolimus dosing in solid organ transplantation: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Tacrolimus is an immunosuppressant commonly administered in transplant recipients. Given its narrow therapeutic range and susceptibility to various influencing variables, determining its optimal dosage is challenging. This systematic review seeks to identify effective analytical modelling techniques and methods for optimal tacrolimus dose prediction in solid transplant recipients. METHODS AND ANALYSIS: This review will follow the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) criteria. The study will review the literature published from database inception to 11 March 2024, that assesses predictive models of tacrolimus dosing through analytical modelling techniques. We will include both randomised and non-randomised, as well as cross-sectional, qualitative and before-and-after studies and will perform our searches in four main databases-Ovid/MEDLINE, PubMed/MEDLINE, Scopus, Embase and Web of Science, and search engines including Centers for Disease Control (CDC) and Google Scholar. Papers that are not published in English or French are excluded from this study. A narrative synthesis and meta-analysis will be done if the extracted information permits such analysis. Conference abstracts will be ignored unless they are recent (published within 2 years of the search date). ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics clearance is not required for this study as no primary data will be collected. The completed manuscript will be published, and the results of the study will be presented at conferences. STUDY REGISTRATION: International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO), CRD42024537212.
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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 | 0,070 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,011 |
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 ».