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) AUC0–∞ and IVH prevention efficacy (non‐severe vs. severe), (2) AUCcourse (course start to end+12 h) and PDA treatment efficacy (success vs. failure), and (3) Cmax and renal toxicity (urine output nadir within 12 h after dose [UOPnadir]). 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. Cmax was a significant modulator of natural log UOPnadir and was used to simulate UOPnadir < 0.5 and < 1 mL/kg/h for renal toxicity. On average, these levels were reached with Cmax 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 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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».