Comparative Pharmacodynamics of Ceftobiprole, Daptomycin, Linezolid, Telavancin, Tigecycline, and Vancomycin in the Treatment of Methicillin Resistant <em>Staphylococcus aureus</em>: A Monte Carlo Simulation Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Appropriate initial treatment choices for methicillin resistant Staphylococcus aureus (MRSA) infections are very critical. The aim of this study was to compare the ability of Ceftobiprole, Daptomycin, Linezolid, Telavancin, Tigecycline, and Vancomycin to achieve their requisite pharmacokinetic/pharmacodynamic (PK/PD) target against clinical MRSA isolates.\nMethods: Monte Carlo Simulations were performed to simulate the PK/PD indices of the investigated antimicrobials. Population Pharmacokinetic data and Pharmacodynamic indices were integrated into Monte Carlo Simulation routine with 10,000 iterations. Probability of target attainment (PTA) was estimated at MIC values ranging from 0.03-32 μg/ml to define the PK/PD susceptibility breakpoints. Cumulative fraction of response (CFR) was computed using MIC data from the Canadian National Ward (CAN-Ward) study collected in 2007, 2008 and 2009.\nResults: Analysis of the simulation results suggested the breakpoints of 8μg/ml for Ceftobiprole, 0.12 μg/ml for Daptomycin and Tigecycline, 0.5 μg/ml for Telavancin and 1 μg/ml for Linezolid and Vancomycin. The estimated CFR were 100, 66.5, 84, 89.1, 98.2, 60, 97.5 % for Ceft obiprole, Daptomycin (4mg/kg/day), Daptomycin (6mg/kg/day), Linezolid, Telavancin, Tigecycline, Vancomycin (2gm/day) and Vancomycin (3gm/day), respectively.\nConclusions: Ceftobiprole and Telavancin have the highest probability of achieving favorable outcome against MRSA infections. The susceptibility results suggested a further reduction of the vancomycin breakpoint to 1 μg/ml.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».