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Enregistrement W7133095890

Improving Precision of Vancomycin Dosing in Neonatal Sepsis based on Clinical Outcome Evaluation and Population Pharmacokinetics

2023· dissertation· W7133095890 sur OpenAlexfundno aff
Erin Chung

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Mots-clésVancomycinDosingConfidence intervalOdds ratioPopulationTherapeutic drug monitoringPharmacokineticsLogistic regressionNeonatal intensive care unit
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Neonatal sepsis is commonly treated with vancomycin in the neonatal intensive care unit (NICU). Vancomycin dosing remains a challenge in neonates due to significant pharmacokinetic variability and unclear vancomycin target range.Objectives: This research aims to determine vancomycin target range associated with clinical outcomes and develop a better dosing strategy using population pharmacokinetics (popPK) to maximize probability to reach study-derived target range in neonates. Methods: A systematic review was conducted to summarize vancomycin popPK models in neonatal and paediatric patients. A retrospective cohort study included NICU patients receiving intravenous vancomycin. The associations between vancomycin trough concentrations and persistent/recurrent infections and mortality or acute kidney injury were assessed using logistic regression and classification and regression tree (CART) analyses. A popPK model was derived and validated using nonlinear mixed effects modelling. The predictive performance of the derived popPK model was compared against published popPK models. Monte Carlo simulations (MCS) were performed to derive optimal dosing regimens. Results: A one-compartment model incorporating weight, postmenstrual age (PMA), and serum creatinine (SCR) best described the observed data from 655 vancomycin courses in 448 neonates with highest accuracy and precision compared to other published models. A strong association between time to reach target range and composite outcomes was demonstrated (p=0.005). A vancomycin trough concentration >10 mg/L was associated with lower odds of persistent/recurrent infections (adjusted odds ratio: 0.3, 95% confidence interval (CI): 0.09-0.86, p=0.023) and >15 mg/L was associated with increased risk of acute kidney injury (adjusted hazard ratio of 2.94, 95% CI: 1.10-7.90, p=0.003). CART-derived area under the concentration-time curve over 24 hours (AUC24h) of 420-650 mg*h/L appeared to be associated with lowest risk of persistent/recurrent infections or mortality (p=0.025). MCS-derived vancomycin doses achieved >90% target attainment for trough target range of 10-15 mg/L in majority of PMA and SCR categories (78%). Conclusion: A vancomycin trough target range of 10-15 mg/L was associated with most optimal outcomes in treating neonatal sepsis, which supports using vancomycin trough concentrations for therapeutic drug monitoring in neonates. A vancomycin dosing guideline using loading dose was derived to increase probability of target attainment and time at target in neonates.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,396 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
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