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《美罗培南在儿童严重脓毒症血液透析治疗时 的群体药代动力学研究 一》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、美罗培南在儿童严重脓毒症血液透析治疗时的群体药代动力学研究一．立项依据与研究内容研究背景美罗培南是一种抗菌谱涵盖革兰阳性菌，革兰阴性菌和厌氧菌的高级广谱抗生素，在儿童重症监护室内针对严重脓毒症的应用并不少见。严重脓毒症的病理生理变化可使药物的药代动力学（pharmacokinetic,PK)和药效学(pharmacodynamic,PD)发生重要改变，其中最主要的PK变化是影响抗生素的分布容积（Volumeofdistribution,Vd)和清除率（clearancerate,CR)，能直接影响抗生素的目标浓度,决定着抗生素的治疗效果。持续肾脏替代治疗（Continu
2、ousrenalreplacementtherapy,CRRT)常用于严重脓毒症患儿，持续静脉-静脉血液透析滤过（Continuousvenovenoushemodialysisfiltration,CVVHDF)是其中一种代表性的替代治疗方法，治疗时的药物清除速度主要取决于透析和血流速度。研究显示抗菌素疗效与PK/PD有关,PK/PD参数可以更准确的反映抗菌药物在体内的抗菌作用的时间过程。根据PK/PD理论制定给药方案,可以提高病原菌清除率、临床治疗效果和防止细菌耐药产生。有研究表明严重脓毒症成人接受血液透析治疗时，美罗培南持续输注的的药物浓度优于常规间歇给药，但在儿
3、童中缺乏研究依据支持。怎样能够找到美罗培南在严重脓毒症儿童血液透析治疗时的最佳剂量和使用方法？这些都是临床上亟待解决的问题。国内外研究现状国内外研究表明在ICU重症成人患者中,很多常用抗生素(如β-内酰胺类)其初始有效剂量大多使用不足。而有效剂量不足的抗生素治疗可导致临床治疗的失败和耐药菌的产生,使得临床治疗更加困难,并增加患者的病死率。早期适当和充足剂量的抗生素是治疗脓毒症患者的关键,但严重脓毒症患者病理生理的改变使得抗生素的使用变得更加复杂化。在儿科患者中，这方面的研究较少。美罗培南效能的评价取决于其药代动力学和药效动力学的性质。美罗培南具有时间依赖性，也就是说在给
4、药间歇必须达到足够的药物浓度高于最小抑菌浓度（T>MIC）的时间。研究证实在成人中较佳的T>MIC时间为40%。有文献报道，间歇给药时，PK/PD理想目标值为40%T>4*MIC,而持续给药时，PK/PD理想目标值为100%T>5*MIC。假设和研究目的本研究目的在于探讨严重脓毒症患儿血液透析治疗时，持续给药和间歇给药方式对美罗培南PK/PD指标的影响，查看美罗培南持续给药是否是严重脓毒症患儿血液透析治疗时的恰当给药方式。参考文献1.1.BagshawSM;BellomoR;JackaMJTheimpactofearlyhypoglycemiaandbloodgluco
5、sevariabilityonoutcomeincriticalillness2009(03).2.2.TacconeFS;LaterrePF;DugernierTInsufficientβ-lactamconcentrationsintheearlyphaseofseveresepsisandsepticshock2010(04).3.RobertsJA;LipmanJPharmacokineticissuesforantibioticsinthecritica-llyillpatient2009(03).4.杨帆.基于蒙特卡洛模拟法优化米诺环素的给药方案[J].抗感
6、染药学2009.5.BagshawSM,BellomoR,JackaMJ.Theimpactofearlyhypoglycemiaandbloodglucosevariabilityonoutcomeincriticalillness[J].CriticalCare2009,13(03).6.TacconeFS,LaterrePF,DugernierT.Insufficientβ-lactamconcentrationsintheearlyphaseofseveresepsisandsepticshock[J].CriticalCare2010,14(04).7.Rob
7、ertsJA,LipmanJ.Pharmacokineticissuesforantibioticsinthecritica-llyillpatient[J].CriticalCareMedicine2009,37(03).8.叶龙强,蔡挺,YELong-qiang,CAITing.应用蒙特卡罗模拟优化哌拉西彬/他唑巴坦的给药方案[J].中国临床药理学与治疗学2010.9.KutiJL,DandekarPK,NightingaleCH,NicolauDP.UseofMonteCarlosimulationtodesignanoptimiz
