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哌拉西林他唑巴坦在腎內科患者中的群體藥動學和蒙特卡羅模擬

發(fā)布時間:2020-08-24 10:56
【摘要】:目的:建立哌拉西林他唑巴坦在腎內科患者中的群體藥動學模型,應用蒙特卡羅模擬優(yōu)化其給藥方案,以促進個體化給藥。方法:采用高效液相色譜法測定50名腎內科患者靜脈滴注哌拉西林-他唑巴坦的血清濃度310例次并收集相關臨床指標,運用非線性混合效應模型(NONMEM)程序建立群體藥動學模型。采用蒙特卡羅模擬(Monte Carlo simulation,MCS)比較哌拉西林他唑巴坦的不同給藥方案對不同MIC群體的藥效學目標到達。結果:哌拉西林、他唑巴坦的藥動學符合一室模型,群體典型值及個體間差異(Between Subject Variability,BSV)分別為:哌拉西林CL/F=13.74 L·h-1,BSV=11.1%;V/F=21.69 L,BSV=8.0%,他唑巴坦CL/F=9.32 L·h-1,BSV=9.11%;V/F=16.0L,BSV=5.28%;固定效應參數中,肌酐清除率對參數有影響。對于MIC值較大的細菌,延長輸注的給藥方案獲得了更高的目標的累積反應分數(CFR)。結論:群體藥動學模型和蒙特卡羅模擬,可為調整哌拉西林他唑巴坦的治療方案提供有效的分析手段。
【圖文】:

高效液相色譜,哌拉西林,他唑巴坦,高效液相色譜


mol·L-1磷酸二氫鈉水溶液(pH6.5)∶乙腈(90∶10,V/V);流速:1.0ml·min-1;柱溫:30℃;紫外檢測波長220nm;進樣量20μl。其高效液相色譜圖見圖1.哌拉西林在6.25~400mg·L-1,他唑巴坦在1~100mg·L-1的濃度范圍內線性關系良好。哌拉西林與他唑巴坦的濃度測定方法回收率分別為(96.11±5.10)%,(101.39±1.67)%。日內日間誤差均小于10%。圖1哌拉西林他唑巴坦的高效液相色譜圖A.空白血清;B.他唑巴坦;C.哌拉西林Fig1HPLCchromatogramsofblankserum(A)andserumspikedwithpiperacillin(C)andtazobactam(B)A.blankserum;B.tazobactam;C.piperacillin1.3.2群體藥動學模型的建立(NONMEM程序,VersionⅦ,雙精度(NONMEMprojectgroup,UniversityofCalifornia,USA))(1)藥動學基本結構模型:分別采用靜脈給藥的一房室模型(ADVAN1TRANS2)、二房室模型(ADVAN3TRANS4)取擬合度最佳者。本文選擇目標函數值(OBJ)較小者即一房室模型為基礎PK模型。模型計算采用一級條件估算算法(FirstOr-derConditionalEstimationmethod,FOCE)。(2)統(tǒng)計學模型:個體間變異(Interindi

散點圖,哌拉西林,他唑巴坦,散點圖


圖2濃度-時間散點圖A.哌拉西林;B.他唑巴坦Fig2ScatterplotoftimeandserumconcentrationsA.piperacillin;B.tazobactam圖3哌拉西林他唑巴坦PREDvs.ObsA.哌拉西林;B.他唑巴坦Fig3PREDvs.ObsA.piperacillin;B.tazobactam表2模型擬合過程Tab2Modelfittingprocess參數模型1基礎一室模型模型2CLCR作為CL的協(xié)變量模型3WT作為V的協(xié)變量模型4aCLCR和WT分別作為CL和V的協(xié)變量哌拉西林OFVb1511.821227.321253.381165.73ΔOFV(P-valuec)--284.5(P<0.001)-258.44(P<0.01)-346.09(P<0.01)CL(%RSEd)2.72(10.4)8.99(4.94)14.8(4.01)9.14(4.89)V(%RSEd)21.7(11.2)22.0(2.89)12.1(7.59)12.2(7.80)CL,θCLCR-4.63(5.83)-4.60(5.07)V,θWT--9.57(8.84)9.49(9.11)ωCL(%)17011.328.411.1ωV(%)16.618.77.327.99σ(%)5.369.149.559.32他唑巴坦OFVb829.31775.90336.03241.96ΔOFV(P-valuec)--53.41(P<0.001

散點圖,哌拉西林,他唑巴坦,協(xié)變量


圖2濃度-時間散點圖A.哌拉西林;B.他唑巴坦Fig2ScatterplotoftimeandserumconcentrationsA.piperacillin;B.tazobactam圖3哌拉西林他唑巴坦PREDvs.ObsA.哌拉西林;B.他唑巴坦Fig3PREDvs.ObsA.piperacillin;B.tazobactam表2模型擬合過程Tab2Modelfittingprocess參數模型1基礎一室模型模型2CLCR作為CL的協(xié)變量模型3WT作為V的協(xié)變量模型4aCLCR和WT分別作為CL和V的協(xié)變量哌拉西林OFVb1511.821227.321253.381165.73ΔOFV(P-valuec)--284.5(P<0.001)-258.44(P<0.01)-346.09(P<0.01)CL(%RSEd)2.72(10.4)8.99(4.94)14.8(4.01)9.14(4.89)V(%RSEd)21.7(11.2)22.0(2.89)12.1(7.59)12.2(7.80)CL,θCLCR-4.63(5.83)-4.60(5.07)V,θWT--9.57(8.84)9.49(9.11)ωCL(%)17011.328.411.1ωV(%)16.618.77.327.99σ(%)5.369.149.559.32他唑巴坦OFVb829.31775.90336.03241.96ΔOFV(P-valuec)--53.41(P<0.001

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本文編號:2802374

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