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Record W2511374118 · doi:10.4212/cjhp.v69i4.1573

Predictive Performance of the Winter–Tozer and Derivative Equations for Estimating Free Phenytoin Concentration

2016· article· en· W2511374118 on OpenAlexaffvenue
Wendy Cheng, Tony K. L. Kiang, Penny Bring, Mary H. H. Ensom

Bibliographic record

VenueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2016
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicPharmacological Effects and Toxicity Studies
Canadian institutionsChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaSurrey Memorial HospitalVancouver General Hospital
Fundersnot available
KeywordsPhenytoinMedicineLinear regressionInternal medicineChemistryUrologyMathematicsStatisticsEpilepsy

Abstract

fetched live from OpenAlex

<p><strong>ABSTRACT</strong></p><p><strong>Background:</strong> The Winter–Tozer equation for estimating free phenytoin concentration is biased and imprecise. Alternative predictive equations are available, but most remain unvalidated.</p><p><strong>Objectives:</strong> To assess the bias and precision of the Winter–Tozer equation and selected derivative equations in predicting free phenytoin concentration and to derive new equations with better predictive performance.</p><p><strong>Methods:</strong> A retrospective chart review (for patients with samples drawn for free phenytoin concentration between September 2008 and September 2013) was conducted for 3 subpopulations (critical care, general medicine, neurology) in one hospital. Patients were included if older than 18 years with values for free phenytoin concentration available and were excluded if phenytoin was not at steady state or if they were undergoing hemodialysis or receiving enzyme inhibitors or inducers that would affect phenytoin clearance. The predictive performance measures used were mean prediction error (MPE), root mean square error, and Bland–Altman plots. Spearman rank correlation and multiple linear regression were performed with log-transformed data.</p><p><strong>Results:</strong> In total, 133 patients were included (70 men [53%]; mean age ± standard deviation 64 ± 19 years; serum creatinine 90.4 ± 64.0 μmol/L; albumin 26.4 ± 7.0 g/L). In the combined population, the Winter–Tozer equation (MPE 1.7 μmol/L, 95% confidence interval [CI] 1.5 to 1.9) and the Anderson equation (MPE 0.5 μmol/L, 95% CI 0.3 to 0.7) overpredicted free phenytoin concentration, whereas the first Kane equation tended to underpredict free phenytoin (MPE –0.2 μmol/L, 95% CI –0.4 to 0.0), and the second Kane equation significantly underpredicted free phenytoin (MPE –0.3 μmol/L, 95% CI –0.5 to –0.1). In each subpopulation, the Winter–Tozer equation overpredicted true concentration with greater bias and imprecision. All equations performed poorly in the critical care subpopulation. Only albumin (R2 = 0.09) and total phenytoin concentration (R2 = 0.53) were correlated with free phenytoin concentration. The equation derived by multiple linear regression exhibited significantly less bias and imprecision than the Winter–Tozer equation in the validation set (p < 0.05). A new, user-friendly equation, specific to the authors’ patient population, was derived, which had an albumin coefficient of 0.275.</p><p><strong>Conclusions:</strong> Relatively poor predictive performance of the Winter–Tozer and derivative equations calls for more precise and less biased equations. The novel equations presented here, which had better predictive performance for free phenytoin concentration and were based on a large sample of adult patients, should be further validated in other institutions.</p><p><strong>RÉSUMÉ</strong></p><p><strong>Contexte :</strong> L’équation de Winter–Tozer qui permet d’estimer le taux de phénytoïne libre est biaisée et imprécise. Il existe des équations prédictives de rechange, mais la plupart ne sont pas validées.</p><p><strong>Objectifs :</strong> Évaluer le biais et la précision de l’équation de Winter Tozer et des équations dérivées choisies pour la prédiction du taux de phénytoïne libre et produire de nouvelles équations dotées d’une meilleure capacité prédictive.</p><p><strong>Méthodes :</strong> Une analyse rétrospective des dossiers médicaux (de patients chez lesquels on a mesuré la concentration de phénytoïne libre entre septembre 2008 et septembre 2013) a été menée au sein de trois sous-populations (soins intensifs, médecine générale et neurologie) dans un seul hôpital. Les patients retenus étaient des adultes âgés de plus de 18 ans dont le dossier contenait des données sur la concentration de phénytoïne libre. Les patients étaient exclus si la concentration de phénytoïne n’était pas à l’équilibre, s’ils étaient traités par hémodialyse ou s’ils prenaient des inhibiteurs ou des inducteurs enzymatiques ayant un effet sur la clairance de la phénytoïne. Les mesures de capacité prédictive comprenaient : l’erreur de prédiction moyenne, l’erreur quadratique moyenne et les graphiques de Bland–Altman. La corrélation des rangs de Spearman et une régression linéaire multiple ont été réalisées à partir de données transformées en log.</p><p><strong>Résultats :</strong> Au total, 133 patients ont été retenus (70 hommes [53 %]; âge moyen ± écart-type de 64 ± 19 ans; créatinine sérique de 90,4 ± 64,0 μmol/L; albumine sérique 26,4 ± 7,0 g/L). Dans l’ensemble de la population, l’équation de Winter–Tozer (erreur de prédiction moyenne de 1,7 μmol/L, intervalle de confiance [IC] à 95 % de 1,5 à 1,9) et l’équation d’Anderson (erreur de prédiction moyenne de 0,5 μmol/L, IC à 95 % de 0,3 à 0,7) ont surestimé la concentration de phénytoïne libre; la première équation de Kane avait tendance à sous-estimer le taux de phénytoïne libre (erreur de prédiction moyenne de –0,2 μmol/L, IC à 95 % de –0,4 à 0,0)] et la seconde équation de Kane a significativement sous-estimé le taux de phénytoïne libre (erreur de prédiction moyenne de –0,3 μmol/L, IC à 95 % de –0,5 à –0,1). Pour chacune des sous populations, l’équation de Winter–Tozer surévaluait la concentration réelle et était plus biaisée et moins précise. Aucune équation n’a obtenu de bons résultats pour la sous-population en soins intensifs. Seules l’albumine sérique (R2 = 0,09) et la concentration totale de phénytoïne (R2 = 0,53) étaient corrélées à la concentration de phénytoïne libre. L’équation obtenue par régression linéaire multiple était beaucoup moins biaisée et imprécise que l’équation de Winter–Tozer parmi l’ensemble de validation (p < 0,05). Une nouvelle équation, plus simple à utiliser, spécifique à la population de patients des auteurs, a été produite, avec un coefficient d’albumine de 0,275.<strong> </strong></p><p><strong>Conclusion :</strong> Les capacités prédictives relativement mauvaises de l’équation de Winter–Tozer et des équations qui en découlent soulignent l’importance d’adopter des équations plus précises et moins biaisées. Les nouvelles équations mises de l’avant dans la présente étude, équations qui affichent une meilleure capacité prédictive pour la concentration de phénytoïne libre et qui s’appuient sur un important échantillon de patients adultes, doivent être validées dans d’autres établissements.</p>

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.182
Threshold uncertainty score0.193

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.295
Teacher spread0.269 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations18
Published2016
Admission routes2
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