Thanh bên bài viết
Số lượt xem pdf: 64
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HIỆU CHỈNH LIỀU VANCOMYCIN THÔNG QUA GIÁM SÁT NỒNG ĐỘ THUỐC TRONG MÁU BẰNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC ĐOÁN AUC THEO BAYES TRÊN BỆNH NHÂN NGƯỜI LỚN TẠI VIỆN HUYẾT HỌC - TRUYỀN MÁU TRUNG ƯƠNG
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu: Khảo sát kết quả triển khai giám sát nồng độ (TDM) và hiệu chỉnh liều vancomycin dựa trên giá trị AUC theo ước đoán Bayes và phân tích một số yếu tố ảnh hưởng đến khả năng đạt đích PK/PD của vancomycin trên bệnh nhân người lớn tại Viện Huyết học - Truyền máu Trung ương. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu tiến cứu, can thiệp thông qua phối hợp chuyên môn giữa dược sĩ lâm sàng và bác sĩ điều trị theo quy trình được bệnh viện phê duyệt. Bệnh nhân được chỉ định sử dụng vancomycin, giám sát nồng độ và hiệu chỉnh liều nhằm đạt giá trị AUC mục tiêu từ 400 – 600 mg.h/L. Kết quả nghiên cứu: Tổng cộng có 120 bệnh nhân được lựa chọn trong nghiên cứu. Tỷ lệ đạt đích AUC tại lần định lượng đầu tiên là 45,0% và tăng lên 83,3% và 97,2% sau khi hiệu chỉnh liều và định lượng lại ở lần thứ 2 và thứ 3. Bệnh nhân sốt giảm bạch cầu trung tính có độ thanh thải vancomycin (Clvan) cao hơn (5,65 và 3,87 L/h, p < 0.001) và giá trị AUC thấp hơn rõ rệt so với nhóm còn lại (412,83 và 475,76; p = 0.006) dẫn đến nguy cơ thiếu liều kháng sinh. Tuổi > 60 và độ thanh thải creatinin > 90 mL/phút đều được ghi nhận ảnh hưởng rõ rệt đến Clvan và khả năng đạt đích AUC. Kết luận: Kết quả nghiên cứu cho thấy sự cần thiết của việc giám sát nồng độ và hiệu chỉnh liều vancomycin theo phương pháp Bayes, đặc biệt với các bệnh nhân cao tuổi, có chức năng thận cao và có sốt giảm bạch cầu trung tính để giúp tối ưu liều, đảm bảo hiệu quả điều trị và giảm thiểu độc tính của vancomycin trong thực hành lâm sàng Huyết học.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
AUC, Bayesian, bệnh nhân người lớn, huyết học, giám sát nồng độ thuốc trong máu (TDM), vancomycin
Tài liệu tham khảo
2. Goti V., Chaturvedula A., et al. (2018), "Hospitalized Patients With and Without Hemodialysis Have Markedly Different Vancomycin Pharmacokinetics: A Population Pharmacokinetic Model-Based Analysis", Ther Drug Monit, 40(2), pp. 212-221.
3. Hughes J. H., Keizer R. J. (2021), "A hybrid machine learning/pharmacokinetic approach outperforms maximum a posteriori Bayesian estimation by selectively flattening model priors", CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol, 10(10), pp. 1150-1160.
4. Belabbas T., Yamada T., et al. (2023), "Population pharmacokinetic model and dosing optimization of vancomycin in hematologic malignancies with neutropenia and augmented renal clearance", J Infect Chemother, 29(4), pp. 391-400.
5. Naeem D., Alshamrani M. A., et al. (2018), "Prescribing Empiric Antibiotics for Febrile Neutropenia: Compliance with Institutional Febrile Neutropenia Guidelines", Pharmacy (Basel), 6(3), pp.
6. Bùi Thị Vân Nga và cộng sự (2024), "Nghiên cứu tình hình kháng kháng sinh tại Viện Huyết học - Truyền máu TW giai đoạn 2019-2021", Tạp chí Y học Việt Nam tập 536, pp. 135-138.
7. Parra Gonzalez D., Perez Mesa J. A., et al. (2022), "Pharmacokinetics of Vancomycin among Patients with Chemotherapy-Associated Febrile Neutropenia: Which Would Be the Best Dosing to Obtain Appropriate Exposure?", Antibiotics (Basel), 11(11), pp.
8. Haeseker M. B., Croes S., et al. (2014), "Vancomycin dosing in neutropenic patients", PLoS One, 9(11), pp. e112008.
9. Alzahrani A. M., Hakami A. Y., et al. (2022), "Augmented Renal Clearance and Hypoalbuminemia-Induced Low Vancomycin Trough Concentrations in Febrile Neutropenic Patients With Hematological Malignancies", Cureus, 14(9), pp. e29568.