Thematische Bibliographien / Model-informed precision dosing

Inhaltsverzeichnis

  1. Zeitschriftenartikel
  2. Dissertationen

Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Model-informed precision dosing“

Autor: Grafiati
Veröffentlicht am 30. Juni 2021
Zuletzt aktualisiert am 7. Februar 2022

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Zeitschriftenartikel zum Thema "Model-informed precision dosing"

1

Ribba, Benjamin, Sherri Dudal, Thierry Lavé und Richard W. Peck. „Model‐Informed Artificial Intelligence: Reinforcement Learning for Precision Dosing“. Clinical Pharmacology & Therapeutics 107, Nr. 4 (April 2020): 853–57. http://dx.doi.org/10.1002/cpt.1777.

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2

Polasek, Thomas M., Sepehr Shakib und Amin Rostami-Hodjegan. „Precision medicine technology reality not hype - The example of model-informed precision dosing“. F1000Research 8 (17.12.2019): 1709. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.20489.2.

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Annotation:
Novel technologies labelled as ‘precision medicine’ are targeting all aspects of clinical care. Whilst some technological advances are undeniably exciting, many doctors at the frontline of healthcare view precision medicine as being out of reach for their patients. Model-informed precision dosing (MIPD) is a precision medicine technology that predicts drug concentrations and drug responses based on individual patient characteristics. In this opinion piece, the example of MIPD is used to illustrate eight features of a precision medicine technology less likely to be hyperbole and more likely to improve patient care. Positive features in this regard include: (1) fitting the definition of ‘precision medicine’; (2) addressing a major clinical problem that negatively impacts patient care; (3) a track record of high-quality medical science published via peer-reviewed literature; (4) well-defined clinical cases for application; (5) quality evidence of benefits measured by various clinical, patient and health economic endpoints; (6) strong economic drivers; (7) user friendliness, including easy integration into clinical workflow, and (8) recognition of importance by patients and their endorsement for broader clinical use. Barriers raised by critics of the approach are given to balance the view. The value of MIPD will be decided ultimately by the extent to which it can improve cost-effective patient care.
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3

Euteneuer, Joshua C., Suyog Kamatkar, Tsuyoshi Fukuda, Alexander A. Vinks und Henry T. Akinbi. „Suggestions for Model-Informed Precision Dosing to Optimize Neonatal Drug Therapy“. Journal of Clinical Pharmacology 59, Nr. 2 (11.09.2018): 168–76. http://dx.doi.org/10.1002/jcph.1315.

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4

Keizer, Ron J., Rob ter Heine, Adam Frymoyer, Lawrence J. Lesko, Ranvir Mangat und Srijib Goswami. „Model-Informed Precision Dosing at the Bedside: Scientific Challenges and Opportunities“. CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology 7, Nr. 12 (16.10.2018): 785–87. http://dx.doi.org/10.1002/psp4.12353.

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5

Polasek, Thomas M., und Amin Rostami‐Hodjegan. „Virtual Twins: Understanding the Data Required for Model‐Informed Precision Dosing“. Clinical Pharmacology & Therapeutics 107, Nr. 4 (April 2020): 742–45. http://dx.doi.org/10.1002/cpt.1778.

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6

Wright, Daniel F. B., Jennifer H. Martin und Serge Cremers. „Spotlight Commentary: Model‐informed precision dosing must demonstrate improved patient outcomes“. British Journal of Clinical Pharmacology 85, Nr. 10 (09.08.2019): 2238–40. http://dx.doi.org/10.1111/bcp.14050.

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7

Lesko, Lawrence J. „K1 - Model-informed precision dosing at the bedside: Challenges and opportunities“. Drug Metabolism and Pharmacokinetics 35, Nr. 1 (2020): S5. http://dx.doi.org/10.1016/j.dmpk.2020.04.286.

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8

Wicha, Sebastian G., Anne‐Grete Märtson, Elisabet I. Nielsen, Birgit C. P. Koch, Lena E. Friberg, Jan‐Willem Alffenaar und Iris K. Minichmayr. „From Therapeutic Drug Monitoring to Model‐Informed Precision Dosing for Antibiotics“. Clinical Pharmacology & Therapeutics 109, Nr. 4 (16.03.2021): 928–41. http://dx.doi.org/10.1002/cpt.2202.

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9

Hughes, Jasmine H., Dominic M. H. Tong, Sarah Scarpace Lucas, Jonathan D. Faldasz, Srijib Goswami und Ron J. Keizer. „Continuous Learning in Model‐Informed Precision Dosing: A Case Study in Pediatric Dosing of Vancomycin“. Clinical Pharmacology & Therapeutics 109, Nr. 1 (21.11.2020): 233–42. http://dx.doi.org/10.1002/cpt.2088.

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10

Tang, Zhe, Jing Guan, Jingjing Li, Yanxia Yu, Miao Qian, Jing Cao, Weiwei Shuai und Zheng Jiao. „Determination of vancomycin exposure target and individualised dosing recommendations for neonates: model-informed precision dosing“. International Journal of Antimicrobial Agents 57, Nr. 3 (März 2021): 106300. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijantimicag.2021.106300.

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Mehr Quellen

Dissertationen zum Thema "Model-informed precision dosing"

1

Wojtyniak, Jan-Georg [Verfasser]. „Model Informed Drug Development and Precision Dosing for Drug-Drug-Gene-Interactions : Application of Physiologically-Based Pharmacokinetic Modeling / Jan-Georg Wojtyniak“. Saarbrücken : Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek, 2021. http://d-nb.info/1237268737/34.

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2

Colman, Ruben J. M. D. „The Natural History of Infliximab Immunogenicity and the Effect on Pharmacokinetics and Clinical Outcomes: A Prospective Pediatric Crohn Disease Cohort Study“. University of Cincinnati / OhioLINK, 2021. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1623239846522151.

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3

Maier, Corinna [Verfasser], Wilhelm [Akademischer Betreuer] Huisinga, Charlotte [Akademischer Betreuer] Kloft, Wilhelm [Gutachter] Huisinga, David [Gutachter] Albers und Susanna [Gutachter] Röblitz. „Bayesian data assimilation and reinforcement learning for model-informed precision dosing in oncology / Corinna Maier ; Gutachter: Wilhelm Huisinga, David Albers, Susanna Röblitz ; Wilhelm Huisinga, Charlotte Kloft“. Potsdam : Universität Potsdam, 2021. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-515870.

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