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Enregistrement W7061002240

Optimisation des traitements d'antibiotiques en fibrose kystique pédiatrique par approche populationnelle pharmacocinétique

2024· dissertation· fr· W7061002240 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2024
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGyrotron and Vacuum Electronics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité de Montréal
Mots-clésLung diseaseRetchingIatrogenic diseaseChronic disease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La fibrose kystique (FK) est une maladie génétique mortelle causant des effets néfastes à travers le corps entier, incluant les systèmes digestif, respiratoire et reproducteur. Les complications pulmonaires sont les principales causes de morbidité et mortalité chez les patients FK. En effet, ceux-ci sont souvent atteints d’un cycle chronique d’infections bactériennes et d’inflammation. Des paramètres pharmacocinétiques (PK) altérés sont rapportés dans la littérature chez les patients pédiatriques FK, particulièrement en raison de leurs changements pathophysiologiques. En plus du profil PK altéré des antibiotiques, une grande variabilité PK ainsi qu’une hausse de la résistance antimicrobienne est observée chez cette population. Cela rend difficile la sélection de dosage initial, ainsi que les ajustements subséquents des doses d’antibiotiques. Une optimisation des schémas posologiques est donc nécessaire chez les patients pédiatriques FK, afin de maximiser l’atteinte des cibles thérapeutiques. Ce mémoire débute par une introduction (Chapitre 1) permettant de mettre en contexte le sujet. Ce chapitre présente la maladie FK, les complications pulmonaires qui y sont associées, l’unicité des patients pédiatriques de cette population, ainsi que des concepts de modélisation PK. Ensuite, une revue de la littérature (Chapitre 2) identifiant les modèles PK de population (popPK) d’anti-infectieux développés pour la pédiatrie FK est présentée. Celle-ci décrit les caractéristiques des patients, les protocoles des études, le développement des modèles, ainsi que les paramètres PK des 20 modèles popPK identifiés. La section suivante (Chapitre 3) présente une évaluation externe d’un modèle popPK de vancomycine effectuée à partir de bases de données de deux centres au Québec. Des schémas posologiques optimaux ont été recommandés selon les nouvelles lignes directrices du suivi thérapeutique pharmacologique de la vancomycine. Les travaux présentés à travers ce mémoire soulignent la pertinence du développement de modèles popPK en pédiatrie FK, afin d’évaluer leur profil PK altéré et d’optimiser les schémas posologiques d’antibiotiques utilisés en routine clinique. De plus, l’importance de l’évaluation externe des modèles popPK avant leur implantation en pratique clinique a aussi été mise en évidence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0060,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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