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Enregistrement W4407408423 · doi:10.1097/ftd.0000000000001303

External Evaluation of Longitudinal Population Pharmacokinetic Models of Vancomycin in Patients With Osteoarticular Infections

2025· article· en· W4407408423 sur OpenAlexaffabout
Van Dong Nguyen, Amélie Marsot

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Drug Monitoring · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopedic Infections and Treatments
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVancomycinNONMEMPopulationIntensive care medicineProspective cohort studyCohort studyCovariateInternal medicinePharmacokineticsSurgeryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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