The Relationship of Indomethacin Exposure With Efficacy and Renal Toxicity Outcomes for Preterm Infants in the Neonatal Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Indomethacin is commonly used in the Neonatal Intensive Care Unit (NICU) for intraventricular hemorrhage (IVH) prophylaxis and patent ductus arteriosus (PDA) treatment, yet unpredictable clinical efficacy and toxicity occur with standard weight‐based dosing. Model‐informed precision dosing (MIPD) produces individualized doses to overcome deficiencies of standard dosing. To identify an indomethacin therapeutic index for MIPD to target, exposure–response relationships (ERRs) were determined. Indomethacin pharmacokinetic and demographic data collected from preterm infants treated at two US NICUs were leveraged. The following ERRs were assessed: (1) AUC 0–∞ and IVH prevention efficacy (non‐severe vs. severe), (2) AUC course (course start to end+12 h) and PDA treatment efficacy (success vs. failure), and (3) C max and renal toxicity (urine output nadir within 12 h after dose [UOP nadir ]). A previously developed indomethacin population pharmacokinetic model was used to predict exposure estimates. For the ERR analyses, fixed‐effect or mixed‐effect regression models (linear or logistic) were used. Data from 83 neonates were available for analysis. The regression analyses supported a lack of an ERR for IVH prevention and PDA treatment efficacy, with only gestational age as the significant predictor of IVH severity. C max was a significant modulator of natural log UOP nadir and was used to simulate UOP nadir < 0.5 and < 1 mL/kg/h for renal toxicity. On average, these levels were reached with C max values of 22 and 14 μg/mL, respectively. Although an ERR exists for indomethacin renal toxicity, the lack of ERR for indomethacin efficacy may indicate that current dosing does not give exposures sufficiently high to observe an ERR.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».