External Evaluation of Longitudinal Population Pharmacokinetic Models of Vancomycin in Patients With Osteoarticular Infections
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarticular infections pose a challenge for therapeutic drug monitoring of vancomycin because they often require prolonged treatment. Given the extensive renal elimination of vancomycin, its pharmacokinetic properties are difficult to predict in the later stages of treatment because the risk of nephrotoxicity increases with the duration of treatment. In this study, published longitudinal population pharmacokinetic (popPK) models were externally evaluated in a cohort of patients with osteoarticular infections. METHODS: A literature search was performed in PubMed/EMBASE and published reviews. The predictive performance of the selected models was assessed through prediction- and simulation-based diagnostics using NONMEM software. Data were collected during both the retrospective and prospective phases, during which prospectively recruited patients provided additional vancomycin concentrations. RESULTS: The external validation dataset comprised 525 vancomycin concentrations obtained from 73 patients treated for osteoarticular infections at Montréal General Hospital. Two published popPK models that provided different approaches for integrating a longitudinal structure were identified. Both failed to meet the clinically acceptable threshold of imprecision in population predictions. The weighted median absolute prediction error ranged from 34.9% to 48.3% before re-estimation of model parameters and from 33.5% to 35.2% after re-estimation. The re-estimated models tended to underpredict vancomycin concentrations in the later stages of treatment. CONCLUSIONS: The 2 evaluated models showed poor predictive performance in our local study population. Further studies should explore new strategies to incorporate a longitudinal component and consider other relevant clinical covariates to develop improved longitudinal popPK models for vancomycin.
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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 | 0,020 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».