Optimisation des régimes posologiques d’antibiotiques pour le traitement d’exacerbations pulmonaires chez le patient adulte atteint de fibrose kystique
Notice bibliographique
Résumé
La fibrose kystique (FK) est une maladie qui affecte principalement les systèmes respiratoires, digestifs et reproducteurs et rend les personnes atteintes plus susceptibles aux surinfections bronchiques et aux exacerbations pulmonaires. Le dosage initial et les ajustements de dose des antibiotiques sont difficiles en raison des altérations pharmacocinétique (PK), la grande variabilité PK et l'émergence de résistance aux antibiotiques dans cette population. En guise d’introduction, le premier chapitre de ce mémoire présente la pathologie de la fibrose kystique, des principes de base en pharmacologie et en modélisation compartimentale. Le deuxième chapitre présente une revue systématique de la littérature sur les modèles PK de population des antibiotiques développés dans la population FK adulte. Cette étude a mis en évidence les facteurs démographiques et cliniques ayant le plus d'impact sur la PK des antibiotiques en FK. Par exemple, le poids corporel maigre était la covariable la plus fréquemment utilisée pour estimer les paramètres PK des β-lactamines. Le troisième chapitre montre comment les modèles PK de population peuvent être utilisés pour proposer des stratégies de dosage alternatives aux cliniciens. Les résultats ont montré que la normalisation des doses de tobramycine par la taille (à une dose de 3,4 mg/cm) permet d'obtenir des concentrations maximales et minimales de tobramycine adéquates pour un patient médian. Le quatrième chapitre présente une évaluation méthodologique de l’impact du temps de prélèvement à 8h post-dose sur la performance prédictive de modèles PK de population pour la tobramycine. Il a été démontré que les paramètres PK du deuxième compartiment sont biaisés lorsqu’estimés en utilisant des concentrations simulées issues de temps de prélèvement divergents du modèle analysé. Le cinquième chapitre illustre le développement et l’évaluation d'un nomogramme de doses initiales pour la tobramycine basé sur la taille. Les doses dérivées du nomogramme entraînent une réduction significative de la variabilité des concentrations maximales prédites par rapport à ce qui est observé en clinique, ce qui pourrait potentiellement améliorer les issues cliniques en FK. Ce mémoire a donc démontré l'importance et la pertinence de la modélisation et des simulations dans un contexte clinique afin d’améliorer la prise en charge des patients atteints de FK.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».