JPKD软件预测肾移植患者环孢素血药浓度的实践

目的探讨以群体药代动力学模型为基础开发的个体化软件(简称JPKD软件)对肾移植患者环孢素血药浓度的预测能力,并分析导致偏差的原因。方法收集医院2020年1月至2021年12月的肾移植术后4个月口服环孢素并监测血药浓度的住院患者202例,监测环孢素血药浓度268例次,根据环孢素血药是否达标(80.0~250.0 ng/mL),分为3组。采用单因素和多因素分析环孢素血药浓度未达标的影响因素。采用JPKD软件预测理论血药浓度,采用散点图、Pearson双变量分析和Bland-Altman法检验分析结果的相关性和一致性;采用权重偏差(WRES)评估JPKD软件的预测能力。结果268例次肾移植患者环孢素血药浓度达标率为38.06%(102/268),重复测定环孢素血药浓度66例次。单因素分析结果显示,年龄、用药时长、红细胞计数、血红蛋白、丙氨酸氨基转移酶、总胆红素、尿素氮、肌酐、视黄醇结合蛋白和半胱氨酸蛋白酶抑制剂-C是环孢素血药浓度未达标的影响因素;多因素分析结果显示,影响环孢素血药浓度的主要因素为年龄、血红蛋白、丙氨酸氨基转移酶、总胆红素。散点图、Pearson双变量分析和BlandAltman法结果显示,66次例患者中JPKD预测环孢素血药浓度与实际浓度具有相关性(r=0.53,P<0.01),64例次(96.97%)均在一致性界范围内(-120.16,134.81)。WRES<30%的有38例次(57.58%)。年龄、肌酐、丙氨酸氨基转移酶是JKPD软件预测环孢素血药浓度准确性的影响因素。结论环孢素血药浓度达标受年龄、血红蛋白、丙氨酸氨基转移酶、总胆红素等因素影响。JPKD软件对环孢素血药浓度有一定的预测能力。

个体化给药辅助决策系统JPKD和SmartDose在万古霉素个体化给药中的应用

目的:评估个体化给药辅助决策系统JPKD和SmartDose在万古霉素个体化给药中的应用。方法:以2018年4月-2019年3月在海南省人民医院住院并静脉使用万古霉素的成人患者为研究对象进行回顾性研究。使用SmartDose预测万古霉素初始给药方案的稳态血药谷浓度,计算实测浓度与预测浓度之间的绝对权重偏差和相对预测误差。采用χ2检验或连续校正的χ2检验分析患者体质量指数(BMI)正常与否、急性肾损伤(AKI)发生与否分别对绝对权重偏差的影响。对于稳态血药谷浓度不达标的患者进行万古霉素给药方案调整,使用JPKD和SmartDose系统分别预测调整给药方案后的万古霉素稳态血药谷浓度,计算实测浓度与预测浓度之间的绝对权重偏差和相对预测误差,评估两者的预测能力并针对3例患者进行实例分析。结果:SmartDose预测初始给药方案的患者入组85例,其万古霉素稳态血药谷浓度预测值为(11.36±5.96)μg/mL(2.34~29.33μg/mL),实测浓度为(11.44±6.57)μg/mL(3.10~29.50μg/mL),绝对权重偏差为22.95%,相对预测误差为2.72%。BMI正常与否对绝对权重偏差有显著影响(χ2=4.75,P=0.029),AKI发生与否对绝对权重偏差无显著影响(χ~2=0.236,P=0.627)。JPKD和SmartDose预测调整给药方案的患者入组22例,其万古霉素的稳态血药谷浓度预测值分别为(11.06±3.58)、(12.15±4.35)μg/mL,实测浓度为(12.57±4.50)μg/mL,绝对权重偏差分别为18.30%、18.68%,相对预测误差均值分别为-8.65%、-0.44%。两个系统预测值的绝对权重偏差均<30%。3例患者预测结果的绝对权重偏差也均<30%。结论:JPKD和SmartDose系统在临床应用中对万古霉素血药浓度具有良好的预测能力,可用于优化万古霉素个体化给药方案。

JPKD软件在颅脑术后肾功能亢进病人万古霉素应用中的指导价值

目的探讨JPKD群体药代动力学软件在颅脑术后肾功能亢进病人中的应用价值。方法2021年1月至2022年1月前瞻性收治12例颅脑术后怀疑颅内感染且肾功能亢进病人,常规剂量(1 g,12 h/次)万古霉素治疗48 h,测定血药谷浓度,如果血药谷浓度<10 mg/L,则应用JPKD软件调整用药。结果调整前,12例万古霉素稳态血药谷浓度<10 mg/L,根据JPKD软件调整用药,1例调整为利奈唑胺;其余11例调整后万古霉素稳态血药谷浓度为(15.93±1.30)mg/L。JPKD软件预估血药浓度为(14.12±2.13)mg/L,WRES值为14.49%,预测价值良好。JPKD软件调整给药后,8例治疗有效,1例治疗无效,1例应用万古霉素12 d病情平稳时转至当地医院治疗,1例因广泛耐药鲍曼不动杆菌感染停用万古霉素而改为多粘菌素B治疗。结论常规剂量万古霉素(1 g,12 h/次)不适用颅脑术后肾功能亢进病人,JPKD软件可较好地协助调整万古霉素给药方案。

JPKD群体药动学软件在万古霉素个体化给药中的应用及其研究

目的:评估万古霉素计算器(vancomycin calculator)及JPKD-vancomycin(万古霉素群体药动学软件,简称JPKD)在医院感染患者中万古霉素个体化给药中的临床应用。方法:收集2016年12月—2017年5月间医院临床收治的及接受药师会诊使用万古霉素的住院患者资料,排除其严重肾功能不全者(肌酐清除率小于30 mL/min),根据患者的一般资料(身高、体质量、年龄、血清白蛋白水平、有无水肿和液体复苏),设定并输入患者的个体参数,计算出患者万古霉素初始给药剂量,在应用万古霉素第4剂后第5剂前30 min,采集血样标本检测患者万古霉素血药浓度;如其血药浓度未达标,采用JPKD软件(采用贝叶斯剂量反馈法)输入患者的第1次万古霉素给药剂量及其相关的个体化信息,估算出患者个体的药动学参数,再输入万古霉素第2次预估给药剂量,每次给药间隔时间及输注时间,由软件依据上述参数估算出更改剂量后的万古霉素谷浓度,并通过临床病例实际测定结果予以验证。结果:所有以JPKD调整后估算的谷浓度为(12.8±5.9)μg/mL,经调整患者血药浓度后临床症状明显改善。结论:采用JPKD调整万古霉素血药浓度对临床合理使用万古霉素具有指导性意义,并有助于临床合理使用万古霉素。

个体化给药辅助决策系统Smart Dose、PharmVan与JPKD对万古霉素血药浓度预测能力的评价

目的评价Smart Dose、PharmVan及JPKD 3款个体化给药辅助决策系统对万古霉素血药浓度的预测能力,分析影响Smart Dose、PharmVan及JPKD预测能力的因素。方法回顾性分析2018年1月至2020年7月在温州医科大学附属第一医院使用万古霉素治疗并进行治疗药物监测(TDM)的成年住院患者的临床资料。使用Smart Dose和PharmVan软件预测万古霉素初始方案的稳态谷浓度,对于因稳态谷浓度不达标而需要调整万古霉素给药方案的患者,使用Smart Dose、PharmVan、JPKD软件分别预测调整方案后的万古霉素稳态谷浓度。计算实测浓度与预测浓度之间的相对预测偏差(PE),绘制各软件PE的箱式图;比较各软件预测万古霉素血药浓度PE绝对值(APE)的差异。根据APE将各软件的预测数据分为预测准确组(APE<30%)和预测不准确组(APE≥30%),比较两组患者性别、年龄、体重、合并症等指标和万古霉素用药情况以及TDM结果的差异;采用单因素和多因素Logistic回归分析影响Smart Dose、PharmVan、JPKD预测万古霉素血药浓度准确性的危险因素;并绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线),评价影响因素对软件预测准确性的判断价值。结果共纳入185例患者,收集万古霉素TDM数据258例次,其中初始方案185例次,调整方案73例次。Smart Dose与PharmVan对初始方案万古霉素血药浓度的预测准确性差异无统计学意义,Smart Dose、PharmVan和JPKD对调整方案的预测准确性差异亦无统计学意义。Smart Dose预测调整方案血药浓度的准确性优于初始方案〔22.94%(10.50%,36.24%)比29.33%(13.07%,47.99%),P<0.05〕。影响Smart Dose预测初始方案万古霉素血药浓度准确性的单因素分析显示:预测准确组高血压患者的比例明显高于预测不准确组〔43.3%(42/97)比27.3%(24/88),P<0.05〕,影响SmartDose预测调整方案万古霉素血药浓度准确性的单因素分析显示:预测准确组合并心脏瓣膜病患者的比例明显低于预测不准确组〔23.4%(11/47)比46.2%(12/26),P<0.05〕,影响JPKD软件预测调整方案万古霉素血药浓度准确性的单因素分析显示:预测准确组体重明显高于预测不准确组(kg:62.8±14.9比54.8±12.8,P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,高血压是Smart Dose预测万古霉素初始方案血药浓度的优势因素〔优势比(OR)=0.526,95%可信区间(95%CI)为0.281~0.983,P=0.044〕;低体重是JPKD预测调整方案血药浓度不准确的独立危险因素(OR=1.042,95%CI为1.001~1.085,P=0.043)。ROC曲线分析显示,体重评估JPKD预测万古霉素血药浓度准确性的ROC曲线下面积(AUC)=0.663,95%CI为0.529~0.796,P=0.023;当体重低于55.95 kg时,JPKD预测万古霉素稳态谷浓度不准确的风险增加,其敏感度为75%,特异度为60%。结论个体化给药辅助决策系统Smart Dose、Pharm Van及JPKD对万古霉素血药浓度的预测能力无明显差异。Smart Dose对调整方案血药浓度的预测能力较初始方案高。Smart Dose的初始方案模块对合并有高血压的患者预测能力较好;JPKD对低体重的患者预测能力较差,尤其是体重低于55.95 kg时,预测不准确的风险增加。

基于AUC_(0-24h)结合JPKD软件的万古霉素个体化药学服务实践

万古霉素属于糖肽类抗菌药物,对多种革兰阳性菌均有杀菌活性,因其治疗窗窄,有潜在肾毒性的风险。对万古霉素进行血药浓度监测并调整给药剂量,可减少不良反应的发生。通过计算AUC_(0-24h)结合JPKD软件对患者万古霉素进行个体化剂量调整服务,有助于提高患者治疗效果,且可避免不良反应的发生,为临床精准使用万古霉素提供参考依据。

个体化给药辅助系统JPKD预测肾移植患者他克莫司血药浓度的准确性评估及影响因素分析

目的评估个体化给药辅助决策系统Java PK^(®)for Desktop(JPKD)在肾移植患者中预测他克莫司血药浓度的准确性,并分析预测准确性的影响因素。方法采用回顾性调查分析方法,收集南京大学医学院附属金陵医院2019年9月—2020年1月肾移植术后使用他克莫司抗排斥治疗的病例,使用JPKD预测他克莫司剂量调整后的血药谷浓度,计算实测浓度与预测浓度之间的绝对权重偏差和相对预测误差,评估JPKD的预测能力。采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选JPKD预测准确性的影响因素。结果共收集31例患者101例次血药浓度数据,他克莫司血药浓度平均预测值为(6.91±2.65)μg·L^(-1)(2.39~15.18μg·L^(-1)),平均实测值为(8.99±4.13)μg·L^(-1)(2.70~22.00μg·L^(-1)),平均绝对权重偏差为28.46%,平均相对预测误差为-15.87%。预测值的绝对权重偏差<30%的占57.14%。单因素分析显示性别、身高、红细胞比容、CYP3A5基因型、合并使用泊沙康唑与预测结果不准确有关。多因素Logistic回归分析显示CYP3A5基因型、合并使用泊沙康唑是预测不准确的主要危险因素。结论JPKD系统对他克莫司的血药浓度具有一定的预测能力,在临床应用时需与CYP3A5基因型和合并用药相结合来制定个体化给药方案。

万古霉素首次监测与个体化给药后血药浓度未达标的影响因素分析

目的:分析影响万古霉素血药浓度首次监测未达标的因素,应用JPKD软件预测血药浓度产生较大偏差的原因。方法:回顾性分析陕西省某三甲医院2016年7月~2018年12月使用万古霉素治疗并监测血药浓度的病例,根据监测结果分为达标组(10.0~20.0 mg·L^-1)和未达标组,用SPSS 18.0软件分析其影响因素。采用JPKD软件预测第2次测定患者的理论血药浓度,并与实际值对比,评价JPKD软件的预测能力及影响因素。结果:有677例为首次进行血药浓度监测,其中达标组291例,达标率为43.0%。首次监测未达标组386例,其中血药浓度小于10.0 mg·L^-1的240例(35.5%),血药浓度大于20.0 mg·L^-1的146例(21.5%)。单因素分析结果显示年龄、血清肌酐、尿素氮、视黄醇结合蛋白、胱抑素-C是首次监测不达标的影响因素;多因素分析结果说明,影响首次监测未达标结果最主要的因素依次是血清肌酐、尿素氮和胱抑素-C。117例患者用JPKD软件进行了预测。81例(69.2%)患者的权重偏差(WRES)<30%,说明JPKD软件预测万古霉素血药浓度的能力良好。36例患者WRES>30%,其用药前和用药后的视黄醇结合蛋白、胱抑素-C、PCT及总胆红素差异有统计学意义(P<0.05)。结论:患者肾功能是影响万古霉素血药浓度首次监测不达标和JPKD软件预测性的重要因素,JPKD软件对大部分患者的预测能力良好。

临床药师应用万古霉素治疗药物监测软件参与临床个体化给药的药学实践

目的:评价万古霉素计算器(Vancomycin-Calculator)在制订万古霉素初始给药方案和万古霉素群体药动学软件(JavaPK for desktop-vancomycin,JPKD)在调整给药方案中的作用。方法:选取选取2017年10月至2018年10月常州市第一人民医院使用万古霉素的住院患者,临床药师参与其药物治疗过程。采用均相酶放大免疫法监测万古霉素的实际血药浓度;应用Vancomycin-Calculator软件,根据患者年龄、身高、体质量、表观分布容积及血肌酐水平等预测初始给药剂量;应用JPKD软件,根据患者年龄、体质量、血肌酐水平、给药剂量、给药间隔、输注时间、输注结束至取样的时间和万古霉素初始实测谷浓度等相关信息,预测调整给药方案和谷浓度;采用双变量相关分析统计实测值与预测值的相关性。结果:临床药师共为66例次患者应用Vancomycin-Calculator软件设计了万古霉素初始给药方案,其中49例次(占74.2%)的给药方案被采纳。万古霉素的预计给药日剂量为(2.11±0.70)g,实际给药日剂量为(2.02±0.44)g,两者有极显著的正相关关系,具有统计学意义(r=0.069,P<0.01)。根据Vancomycin-Calculator软件推算万古霉素的预计谷浓度为(17.26±1.11)μg/ml,实测谷浓度为(14.70±2.05)μg/ml,两者有显著性的正相关关系,具有统计学意义(r=0.293,P<0.05)。根据第1次万古霉素的实测谷浓度,应用JPKD软件对22例次谷浓度不达标的患者进行调整给药方案的设计,22例次(100%)给药方案均被采纳;根据JPKD软件推算的万古霉素预计谷浓度为(15.46±1.45)μg/ml,实测谷浓度为(16.40±2.40)μg/ml,两者有显著性的正相关关系,具有统计学意义(r=0.45,P<0.05)。结论:Vancomycin-Calculator和JPKD软件具有良好的血药浓度预测性。

万古霉素个体化给药流程的建立及案例分析

目的:建立万古霉素个体化给药流程,并将其应用于临床实践。方法:临床药师依据万古霉素血药浓度监测结果和患者情况,应用建立的流程协助临床制定万古霉素初始给药方案,运用JPKD-vancomycin下的万古霉素群体药动学模型,结合贝叶斯反馈程序解读血药浓度监测结果、推算患者个体化给药剂量、预测调整后给药方案的血药浓度结果,有助于万古霉素个体化给药。结果:万古霉素个体化给药流程应用于万古霉素血药浓度的解读,为临床制定万古霉素个体化给药方案提供依据。结论:建立了万古霉素个体化给药流程,有助于协助临床合理用药,可提高万古霉素临床疗效和减少相关不良反应发生。

基于群体药动学的万古霉素个体化给药模式的建立和临床应用

目的评估万古霉素群体药动学软件(JPKD-vancomycin)在中国人群的预测,并验证其临床应用效果。方法根据万古霉素群体药动学(PPK)研究模型,在JPKD的自定义板块重新定义新的万古霉素药动学模型。利用贝叶斯反馈法方法估算万古霉素药动学参数。收集我院接受万古霉素治疗的住院患者,排除严重肾功能不全者(肌酐清除率<50 m L·min-1)以及合并用药者(甘露醇、多巴胺、多巴酚丁胺、呋塞米),筛选出有调整过万古霉素剂量且有稳态谷浓度测定数据者68例。将患者第1次的万古霉素给药剂量及相关的个体化信息输入JPKD-vancomycin,使用贝叶斯反馈法估算出患者个人的药动学参数,再输入第2次的万古霉素给药剂量,输注时间和给药间隔,由软件依据上述参数预测出更改剂量后的谷浓度数据,计算预测浓度与实测浓度之间的权重偏差(WRES),考察该软件的预测能力,并通过临床病例验证。结果所有患者使用万古霉素后的实际稳态谷浓度为(11.71±5.15)mg·L-1,以JPKD-vancomycin运算后预测的谷浓度为(11.55±5.19)mg·L-1,WRES为(11.6±7.9)%。模型对中国人群的预测能力良好;经临床初步验证,效果较为满意。结论 JPKD-vancomycin对中国人群万古霉素稳态谷浓度有良好的预测能力。本研究建立的JPKD-vancomycin个体化给药模式,有助于指导临床合理用药。

万古霉素群体药代动力学在肾功能亢进患者中的临床验证

目的 评价万古霉素群体药代动力学软件(JPKD-vancomycin)在肾功能亢进(ARC)患者中对万古霉素谷浓度的预测能力,并验证其临床应用效果,为临床个体化用药提供参考.方法 采用回顾性方法,收集2013年7月至2017年7月南京医科大学附属苏州医院收治的在住院期间使用万古霉素抗感染治疗并监测了稳态谷浓度的48例ARC患者的临床资料.采用经典药代动力学软件(Vancomycin Calculator)与JPKD-vancomycin软件相结合的方法,根据患者的性别、年龄、身高、体重、血肌酐(SCr)值及疾病状况,应用Vancomycin Calculator软件获得推荐给药方案及万古霉素稳态血药谷浓度,再应用JPKD-vancomycin软件预测初始方案的稳态血药谷浓度;若患者在治疗过程中调整了给药方案,则应用JPKD-vancomycin软件预测调整方案后的稳态血药谷浓度.记录万古霉素稳态血药谷浓度的实测值,并计算预测谷浓度与实测谷浓度之间的权重偏差(WRES),评估JPKD-vancomycin软件对万古霉素谷浓度的预测能力,以WRES<30%代表预测良好.结果 48例ARC患者均纳入最终分析,其中24例在治疗过程中调整了给药方案,最终共收集到谷浓度血样72份,包括初始谷浓度血样48份,调整用药方案后的谷浓度血样24份.初始给药方案及调整方案后的万古霉素应用剂量分别为(2000±500)mg/d和(2500±600)mg/d,稳态谷浓度分别为(8.4±7.3)mg/L和(9.1±4.3)mg/L.初始给药方案目标谷浓度10~20 mg/L的达标率仅14.6%,调整方案后达标率为25.0%,二者比较差异无统计学意义(P>0.05).用JPKD-vancomycin软件预测调整方案后的万古霉素谷浓度的WRES值明显低于初始方案谷浓度的WRES值〔10.6%(3.0%,16.4%)比14.3%(10.5%,38.2%),P<0.05〕,且WRES<30%的百分比亦呈升高趋势〔95.8%(23/24)比70.8%(34/48),P<0.05〕.JPKD-vancomycin软件对万古霉素谷浓度的预测良好率达79.2%(57/72),但有15例次WRES>30%.结论 JPKD-vancomycin软件对ARC患者万古霉素谷浓度的预测能力良好,尤其预测调整给药方案后的谷浓度更准确,能够为临床给药方案的设计提供支持.

肝移植受者万古霉素治疗药物监测现状分析及群体药代动力学软件的临床验证

目的探讨肝移植受者住院期间万古霉素谷浓度达标情况及其影响因素,评价群体药代动力学软件JPKD在肝移植受者中的应用价值。方法回顾性分析2016年1月至2019年12月在复旦大学附属中山医院行肝移植住院期间使用万古霉素并接受治疗药物监测的受者临床资料。根据万古霉素初始稳态谷浓度是否达到10~20 mg/L,将受者分为达标组和未达标组,分析肝移植受者万古霉素初始稳态谷浓度的影响因素。对具有稳态谷浓度并进行剂量调整的肝移植受者,使用JPKD预测调整给药后的谷浓度。使用预测谷浓度和实际谷浓度之间的权重偏差(WRES)评价JPKD对万古霉素谷浓度的预测能力。计量资料比较采用两独立样本t检验或Mann-Whitney U检验,计数资料比较采用卡方检验或Fisher确切概率法。将P<0.20的变量纳入二分类Logistic回归模型,采用后退法分析万古霉素初始稳态谷浓度的影响因素。P<0.05为差异有统计学意义。结果最终纳入58例肝移植受者,其中44例受者在治疗过程中调整给药方案。初始和调整方案万古霉素日剂量分别为(1.79±0.37)和(1.49±0.61)g/d,稳态谷浓度分别为(18±8)和(15±7)mg/L。初始给药后万古霉素谷浓度达标受者比例为46.6%(27/58);未达标组31例受者中11例(19.0%)为低暴露(<10 mg/L),20例(34.5%)为高暴露(>20 mg/L)。Logistic回归多因素分析显示,万古霉素日剂量(OR=15.807,P<0.05)和给药前血清尿素氮(OR=1.101,P<0.05)是肝移植受者万古霉素初始稳态谷浓度能否达标的影响因素。44例接受剂量调整的肝移植受者调整给药方案后,万古霉素谷浓度达标受者比例为68.2%(30/44),实测谷浓度和软件预测谷浓度分别为(15±7)mg/L和(14±5)mg/L,WRES≤30%的受者比例为81.8%(36/44)。结论肝移植受者万古霉素初始谷浓度达标比例有待提高,万古霉素日剂量和给药前血清尿素氮作为初始稳态谷浓度的影响因素值得引起重视。JPKD对肝移植受者万古霉素谷浓度具有良好的预测能力,可用于协助临床制订个体化给药方案。

1例重症患者万古霉素血药浓度过低的原因分析及方案调整

目的探讨导致1例重症患者万古霉素血药浓度过低的原因,并根据患者万古霉素血药浓度监测结果调整治疗方案,以提高疗效并降低毒副作用发生率。方法按照该患者有关参数,以万古霉素群体药动学软件(JPKD-vancomycin)预测目标浓度,并结合患者病情调整治疗方案。结果患者按最大推荐给药剂量(4 g·d^(-1))预测万古霉素谷浓度为7.73 mg·L^(-1),未达到有效血药谷浓度范围,予调整抗感染方案,患者感染情况好转。结论重症患者万古霉素药代动力学差异大,应用该药时可根据血药浓度及肾功能监测结果,及时调整给药方案,提高药物有效性及安全性。