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Enregistrement W7124764658 · doi:10.1093/jac/dkaf473

Liposomal amphotericin B and renal safety: review of the evidence and clinical considerations

2025· article· en· W7124764658 sur OpenAlexaff
Johan Maertens, Rita Birne, Martin Hoenigl

Notice bibliographique

RevueJournal of Antimicrobial Chemotherapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesGilead Sciences
Mots-clésNephrotoxicityDosingToxicityConcomitantAmphotericin BAcute kidney injuryAmphotericin B deoxycholateTherapeutic index

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasive fungal infections continue to represent an important cause of morbidity and mortality in severely ill and immunocompromised patients. Liposomal amphotericin B (LAmB) has a significantly improved toxicity profile versus conventional amphotericin B deoxycholate and is recommended for a wide range of medically important opportunistic fungal pathogens. Although rates are significantly lower than with older formulations, nephrotoxicity with LAmB remains a concern. Risk factors for renal toxicity with LAmB include higher doses, longer duration of treatment, concomitant use of nephrotoxic agents and the presence of pre-existing kidney disease. Appropriate patient screening, individualized risk assessment, and patient monitoring may reduce the risk of renal toxicity. The prophylactic use of intravenous saline fluids is also recommended with LAmB to reduce the risk of nephrotoxicity. In addition, magnesium and potassium supplementation should be considered to reduce the risk of hypomagnesaemia and hypokalaemia, respectively. Alternate dosing strategies, including intermittent dosing and, for certain fungal infections, single-dose high-dose induction therapy, may be useful in minimizing nephrotoxicity, but additional research is necessary.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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