Brigham and Women’s Hospital’da gerçekleştirilen çalışma vankomisin doz takibinin farmasötik modellemeyle nasıl optimize edilebileceğini araştırmış. Çalışmanın ana hedefi, Bayes modelleme tekniğiyle vankomisin dozajını izleyen bir programın hastalar için güvenlik ve etkinlik açısından faydalarını değerlendirmek olarak belirlenmiş. Bayes modellemesi, geleneksel iki kan testi yerine tek bir kan testi ile doz hesaplamalarına olanak tanır. Bu sayede özellikle ayakta tedavi gören hastalarda kan alım işlemlerinin kolaylaştırılması hedeflenmiş.
Çalışmanın sonuçları şöyleymiş:
Böbrek Toksisitesi: Bayes modellemesi kullanılan hastalarda, böbrek toksisitesi (%6.3) önemli ölçüde azalmış. Geleneksel yöntemle izlenen hastalarda bu oran %23.3 saptanmış.
İstenmeyen Etkiler Nedeniyle Tedavinin Kesilmesi: Farmasötik modelleme kullanılan grupta yan etkiler nedeniyle tedavi kesilme oranı daha düşük (%4.8’e karşı %18.3) bulunmuş.
Tek Kan Örneği Kullanımı: Bayes modellemesiyle yapılan takip sayesinde yanlış zamanlanan veya kullanılamayan kan testleri önemli ölçüde azalmış.
Bu araştırma, Bayes modellemesi ile vankomisin dozunun optimize edilmesinin özellikle ayakta tedavi gören hastalarda böbrek yan etkilerini azalttığını ve daha az hatalı dozaj kullanımı ile daha güvenli bir tedavi sağladığını göstermektedir. Bu yöntem, ayakta tedavi programlarında daha yaygın kullanılması gereken önemli bir strateji olarak öne çıkmaktadır.
Gillett E, Aleissa MM, Pearson JC, et al. Implementation of a pharmacist-driven vancomycin area under the concentration-time curve monitoring program using Bayesian modeling in outpatient parenteral antimicrobial therapy. Open Forum Infect Dis. 2024: ofae600.
