预测万古霉素疗效的最佳药效学参数是浓度-时间曲线下面积（AUC），目前公布的数据表明，基于万古霉素谷浓度的给药是一种不准确的替代。2019年4月，发表在《Pharmacotherapy》的一项前瞻性观察性质量保证研究，调查了万古霉素谷浓度指导的给药策略转为基于AUC的给药策略后，治疗目标的实现情况。

目的：在本研究中，研究者的目的是比较根据本机构药房万古霉素方案，从基于谷浓度的给药策略转换为基于AUC的给药策略后，治疗目标的实现情况。

设计：前瞻性观察性质量保证研究。

地点：学术医疗中心。

受试者：共纳入296例接受万古霉素治疗，并按照本机构药房万古霉素方案进行监测的住院成人。实施前回顾性对照组纳入179例患者，其中，2017年11月22日至2018年1月22日期间使用基于谷浓度的给药策略启始使用万古霉素。2018年6月19日，在医院范围内实施本方案后，实施后小组纳入117例患者，于2018年6月19日至2018年7月19日期间开始使用基于AUC的给药策略，采用两点抽样。

测量和主要结果：根据两种万古霉素浓度（峰浓度和谷浓度），计算AUC值。主要结局指标是实施后组的治疗AUC值（400～800 mg·hr/L）或实施前组的治疗谷浓度值（10～20 mg/L）的实现程度。在实施前组（仅谷浓度值给药方法）中，179个初始谷浓度值中，有98个（55%）实现治疗价值，而在实施后组（基于AUC的给药方法）中，117个初始AUC值中，86个（73.5%）实现治疗价值（P=0.0014）。与实施前组超有效治疗范围谷浓度相比，实施后组的超有效治疗范围AUC值比例较低（1.7%vs18%，p＜0.0001）。总体而言，62%有最初治疗AUC值的患者随后谷浓度值增加25%或更大，发生在万古霉素治疗中位6天。实施前11%的患者发生肾毒性，而实施后9.4%的患者发生肾毒性（p=0.70）。

结论：与基于谷浓度的给药策略相比，基于AUC的两点抽样给药提高了治疗目标的实现。这在任何一家进行万古霉素浓度测试的医院都可以实现，也是使用Bayesian软件估算AUC的可行替代方案。应直接将该方法与使用Bayesian软件的基于AUC的给药进行比较。

英文链接;https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30739349

（选题审校：门鹏 编辑：吴星）

（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）