Objectif Développer un modèle pharmacocinétique populationnel pour le sulfate de colistine chez des patients chinois en état critique, identifier les déterminants multifactoriaux de la variabilité pharmacocinétique comprenant les modalités de soutien extracorporel, et établir un cadre de posologie précise guidé par des cibles pharmacodynamiques quantitatives. Méthodes Cette étude a inclus 59 patients adultes en état critique présentant des preuves microbiologiques d'infection causée par des organismes Gram-négatifs résistant aux carbapénèmes et un traitement antibactérien susceptible ou empirique. Une approche de modélisation à effets mixtes non linéaires (NONMEM) incorporant 278 mesures de concentration a été utilisée pour caractériser les effets des covariables, en évaluant explicitement les impacts de l'ECMO/CRRT. La robustesse du modèle a été validée par des tests d'adéquation (GOF), des bootstrap, des erreurs de distribution de prédiction normalisées (NPDE) et une vérification clinique externe. Des simulations de Monte Carlo ont été réalisées pour quantifier les probabilités d'atteinte des cibles pour f AUC/MIC ≥ 20 sous différents scénarios de fonction rénale et de MIC (0,5∼2 mg·L −1 ). Résultats Un modèle à un compartiment avec élimination de premier ordre a montré un meilleur ajustement, identifiant la clairance de la créatinine (CrCl) comme la principale covariable influençant la clairance. Le paradigme de validation intégré a confirmé la fiabilité du modèle. La simulation a révélé des limites critiques de la posologie conventionnelle : 1,0∼1,5 MU par jour est insuffisant pour les patients ayant une fonction rénale normale ou ceux infectés par des pathogènes avec une MIC ≥ 1,0 mg·L −1 . Par conséquent, le schéma posologique du sulfate de colistine devrait être adapté en fonction de la fonction rénale et de la MIC. Conclusion À notre connaissance, cette étude établit le premier modèle PPK intégrant la fonction rénale dynamique et les effets de soutien extracorporel pour le sulfate de colistine chez des patients chinois en état critique. Le pipeline modèle-clinique développé, combinant des points de rupture dérivés de simulations de Monte Carlo et des prévisions bayésiennes, offre un paradigme pour une posologie antimicrobienne individualisée dans des scénarios complexes de soins critiques.
Zhang et al. (Thu,) ont étudié cette question.