2023年8月，发表在《Intensive Care Med》的一项研究评估了有和没有治疗药物监测（TDM）的可用哌拉西林（PIP）群体药代动力学（PopPK）模型的预测性能，以促进危重患者模型引导的精确给药（MIPD）的模型选择。

目的：重症监护室（ICU）患者PIP暴露不足威胁治疗成功。MIPD可能有望实现个性化给药；然而，已发表的模型向外部人群的可转移性不确定。本研究旨在对现有的PIP PopPK模型进行外部评价。

方法：使用561例ICU患者（11个中心/3654个浓度）的多中心数据集，对24个已确定的模型进行评估。针对先验（A）预测，即仅考虑给药记录和患者特征，以及针对贝叶斯预测，即每个患者额外包括第一（B1）或第一和第二（B2）TDM样本，研究了模型性能。计算中位相对预测误差（MPE）[%]和中位绝对相对预报误差（MAPE）[%]，以量化准确性和精确度。

结果：评估显示模型间变异性较大（A: MPE -135.6-78.3%和MAPE 35.7-135.6%）。TDM数据的整合改善了所有模型预测（B1/B2相对改善与A: |MPE|median_all_models 45.1/67.5%；MAPEmedian_all_moduls 29/39%）。Kim等设计的模型被确定为最适合总数据集（A/B1/B2: MPE -9.8/-5.9/-0.9%；MAPE 37/23.7%），Udy等设计的模型在接受间歇性输注的患者中表现最好，Klastrup等设计的模型在接受持续输注的病人中预测最好。根据性别和肾脏替代治疗进行的额外评估揭示了进一步有前景的模型。

结论：已发表的PIP模型在ICU患者中的预测性能差异很大，突出了选择适当的模型与MIPD的相关性。本研究的差异化外部评估确定了适合临床使用的特定模型，特别是与TDM结合使用的模型。

（选题审校：李欣亚 编辑：余霞霞）
（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。）

参考资料：
Intensive Care Med. 2023 Aug;49(8):966-976.
Towards model-informed precision dosing of piperacillin: multicenter systematic external evaluation of pharmacokinetic models in critically ill adults with a focus on Bayesian forecasting
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37439872/