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Enregistrement W7014391056

Pharmacothérapie de précision des aminosides en unités de soins intensifs

2021· other· fr· W7014391056 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueAntibiotics Pharmacokinetics and Efficacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéRéseau Québécois de Recherche sur les Médicaments
Mots-clésIntensive careCritical illnessMEDLINE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les aminosides sont majoritairement utilisés pour le traitement d’infections causées par des bactéries Gram-négatif. En raison de leur index thérapeutique étroit, les aminosides doivent être administrés avec des doses adéquates afin d’optimiser la guérison clinique tout en minimisant les risques de toxicité. De plus, le suivi thérapeutique posologique est d’autant plus important pour les populations spéciales. En effet, ces dernières, telles que les patients aux soins intensifs, peuvent présenter des conditions physiopathologiques pouvant influencer la pharmacocinétique des aminosides. Ce projet, séparé en trois volets, a permis la description des habitudes de posologies et de suivi thérapeutique des aminosides auprès des patients aux soins intensifs du Québec à l’aide d’un questionnaire. De plus, ce projet inclut également une revue des modèles pharmacocinétiques par approche populationnelle (PopPK) des aminosides pour des patients aux soins intensifs. Finalement, ce projet consiste en l’évaluation de la performance prédictive des modèles de gentamicine avec une base de données-patients provenant de deux établissements de santé du Québec. Le volet 1, sous forme d’un questionnaire, a obtenu un taux de réponse de 64.7%, représentant 42% des lits aux soins intensifs de la province. Les régimes posologiques administrés de façon uniquotidienne, sont plus utilisés que l’administration multiquotidienne avec des doses allant de 5 à 7 mg/kg pour la gentamicine et la tobramycine. L’amikacine est très peu utilisé dans les établissements du Québec. Les cibles thérapeutiques respectaient généralement les cibles recommandées dans la littérature. Le volet 2 a permis la description de six, onze et cinq modèles PopPK d’amikacine, de gentamicine et de tobramycine respectivement. Les modèles à deux compartiments décriraient mieux la pharmacocinétique de l’amikacine et de la tobramcyine, tandis que les modèles à un compartiment décriraient mieux la pharmacocinétique de la gentamicine. Les covariables les plus souvent considérées comme significatives étaient la clairance rénale et le poids corporel. Dans le volet 3, malgré qu’une performance prédictive adéquate a été déterminée auprès des 4 modèles évaluées avec la base de données-patients du Québec, de la variabilité demeure présente concernant la prédiction des concentrations et l’application de ces modèles dans un contexte doit ainsi se faire avec prudence. À partir du meilleur modèle, des régimes posologiques a priori ont pu être simulés.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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