Development and Evaluation of Multimodel Informed Precision Dosing Tool for Optimizing Vancomycin Therapy in Pediatric Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The narrow therapeutic window and high pharmacokinetic (PK) variability of vancomycin may lead to trough concentrations outside the usual therapeutic range, requiring dose adjustments. In this study, we aimed to identify suitable pediatric vancomycin models, evaluate their predictive performance, and develop an RShiny-based multimodel informed precision-dosing (multi-MIPD) tool. METHODS: A systematic literature search was undertaken to identify pediatric vancomycin PK models, which were graded according to published quality-assessment criteria. Retrospective vancomycin therapeutic drug monitoring data were used to evaluate the performance of high-quality models. Consensus models (mean, median, and weighted) were constructed. In addition, a MIPD tool was developed using the free R package Shiny and validated for both initial dosing and dose adjustment. This tool was evaluated using a prospective dataset. RESULTS: Nine models demonstrated excellent predictive performance in the retrospective data set (311 concentrations from 192 patients), with root-mean-square error values ranging from 1.00 to 1.97 mg/L and median individual prediction errors from -0.46 to 0.42 mg/L. The multi-MIPD tool incorporating 9 models is presented in the Supplemental Digital Content 1 (see Appendix , http://links.lww.com/TDM/A894 ). The optimal model achieved a median individual prediction errors of 0.02 mg/L, and an root-mean-square error of 0.12 mg/L in the prospective data set (42 concentrations from 35 patients). The mean consensus model significantly improved target area under the curve attainment compared with empirical dosing, with 68.73% versus 36.53% for initial dosing and 55.56% versus 22.22% after dose adjustments. CONCLUSIONS: The multi-MIPD tool provided accurate concentration predictions and, compared with empirical dosing, significantly improved vancomycin target attainment, offering a more effective and individualized dosing strategy for pediatric patients.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».