A Machine Learning Approach to Estimate the Glomerular Filtration Rate in Intensive Care Unit Patients Based on Plasma Iohexol Concentrations and Covariates.

Journal: Clinical pharmacokinetics
PMID: 32794122

Abstract

OBJECTIVE: This work aims to evaluate whether a machine learning approach is appropriate to estimate the glomerular filtration rate in intensive care unit patients based on sparse iohexol pharmacokinetic data and a limited number of predictors.

Authors

  • Jean-Baptiste Woillard
    P&T, Unité Mixte de Recherche 1248 Université de Limoges, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale, Limoges, France.
  • Charlotte Salmon Gandonnière
    Médecine Intensive Réanimation, INSERM CIC 1415, CRICS-TriggerSep Research Network, CHRU de Tours, 37044, Tours, France.
  • Alexandre Destere
    Département de Pharmacologie et de Pharmacovigilance, CHU de Nice, Université Côte d'Azur, France.
  • Stephan Ehrmann
    Médecine Intensive Réanimation, INSERM CIC 1415, CRICS-TriggerSep Research Network, CHRU de Tours, 37044, Tours, France.
  • Hamid Merdji
    Faculté de Médecine, Hôpitaux universitaires de Strasbourg, Nouvel Hôpital Civil, Service de réanimation, Université de Strasbourg (UNISTRA), Strasbourg, France.
  • Armelle Mathonnet
    Médecin Intensive Réanimation, Centre Hospitalier Régional D'Orléans, Orléans, France.
  • Pierre Marquet
    University of Limoges, UMR 1248.
  • Chantal Barin-Le Guellec
    INSERM, IPPRITT, U1248, 87000, Limoges, France.

Keywords

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