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Record W7104290598 · doi:10.71781/4765

Pharmacothérapie de précision des aminosides en unités de soins intensifs

2021· dissertation· fr· W7104290598 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldImmunology and Microbiology
TopicAntibiotic Use and Resistance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIntensive careCritical illnessMEDLINE

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les aminosides sont majoritairement utilisés pour le traitement d’infections causées par des bactéries Gram-négatif. En raison de leur index thérapeutique étroit, les aminosides doivent être administrés avec des doses adéquates afin d’optimiser la guérison clinique tout en minimisant les risques de toxicité. De plus, le suivi thérapeutique posologique est d’autant plus important pour les populations spéciales. En effet, ces dernières, telles que les patients aux soins intensifs, peuvent présenter des conditions physiopathologiques pouvant influencer la pharmacocinétique des aminosides. Ce projet, séparé en trois volets, a permis la description des habitudes de posologies et de suivi thérapeutique des aminosides auprès des patients aux soins intensifs du Québec à l’aide d’un questionnaire. De plus, ce projet inclut également une revue des modèles pharmacocinétiques par approche populationnelle (PopPK) des aminosides pour des patients aux soins intensifs. Finalement, ce projet consiste en l’évaluation de la performance prédictive des modèles de gentamicine avec une base de données-patients provenant de deux établissements de santé du Québec. Le volet 1, sous forme d’un questionnaire, a obtenu un taux de réponse de 64.7%, représentant 42% des lits aux soins intensifs de la province. Les régimes posologiques administrés de façon uniquotidienne, sont plus utilisés que l’administration multiquotidienne avec des doses allant de 5 à 7 mg/kg pour la gentamicine et la tobramycine. L’amikacine est très peu utilisé dans les établissements du Québec. Les cibles thérapeutiques respectaient généralement les cibles recommandées dans la littérature. Le volet 2 a permis la description de six, onze et cinq modèles PopPK d’amikacine, de gentamicine et de tobramycine respectivement. Les modèles à deux compartiments décriraient mieux la pharmacocinétique de l’amikacine et de la tobramcyine, tandis que les modèles à un compartiment décriraient mieux la pharmacocinétique de la gentamicine. Les covariables les plus souvent considérées comme significatives étaient la clairance rénale et le poids corporel. Dans le volet 3, malgré qu’une performance prédictive adéquate a été déterminée auprès des 4 modèles évaluées avec la base de données-patients du Québec, de la variabilité demeure présente concernant la prédiction des concentrations et l’application de ces modèles dans un contexte doit ainsi se faire avec prudence. À partir du meilleur modèle, des régimes posologiques a priori ont pu être simulés.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.042

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.007
GPT teacher head0.202
Teacher spread0.195 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".

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Citations0
Published2021
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