Lựa chọn mô hình dược động học quần thể của vancomycin ứng dụng trong hiệu chỉnh liều theo phương pháp Bayes trên bệnh nhân người lớn tại Bệnh viện Bệnh nhiệt đới Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Mô hình dược động học quần thể (popPK) là một trong những cấu phần quan trọng nhất của ứng dụng cho liều chính xác dựa trên mô hình (MIPD) để từng bước tối ưu hóa chế độ liều dựa trên tiếp cận quần thể và tiếp cận cá thể. Xác định mô hình popPK vancomycin phù hợp cho ứng dụng TDM và hiệu chỉnh liều thuốc trên bệnh nhân người lớn tại Bệnh viện Bệnh nhiệt đới TP Hồ Chí Minh. Dữ liệu hồi cứu từ 1206 bệnh nhân với tổng cộng 2179 mẫu nồng độ vancomycin trong máu được sử dụng để đánh giá tính phù hợp của hai mô hình popPK vancomycin, bao gồm mô hình của Goti (2018) và Buelga (2005). Khả năng dự đoán của các mô hình được đánh giá dựa trên tiếp cận dự đoán từ mô hình popPK tiên nghiệm, dự đoán Bayes thông thường và dự đoán Bayes phẳng thông qua chỉ số độ lệch tương đối (rBias) và độ chính xác tương đối (rRMSE). Mô hình của Goti (2018) cho khả năng dự đoán tốt và phù hợp với quần thể bệnh nhân trong nghiên cứu hơn so với mô hình của Buelga (2005) trong cả tiếp cận dự đoán dựa trên mô hình tiền định (rBias 18,5% so với -31,7%, n = 973), dự đoán Bayes thông thường (rBias 15,5% so với -30,6%, n = 973) và dự đoán Bayes phẳng (rBias -1,6% so với -17,3%, n = 973). Đặc biệt, khả năng dự đoán Bayes phẳng dựa trên mô hình này có sự cải thiện đáng kể so với dự đoán Bayes thông thường (rBias -1,6% so với 15,5%). Mô hình của Goti (2018) là mô hình thích hợp cho ứng dụng TDM và hiệu chỉnh liều vancomycin tại bệnh viện.