目的:验证群体药代动力学软件JPKD-vancomycin对万古霉素稳态谷浓度的预测能力，并分析影响JPKD-vancomycin软件预测能力的因素。方法:收集2013年7月至2018年12月在南京医科大学附属苏州医院应用万古霉素抗感染治疗并同时进行血药浓度监测（TDM）的住院患者的临床资料。所有患者参考万古霉素用药指南制定经验性给药方案（初始方案），于首次给药48 h后及下一剂给药前0.5 h测定万古霉素稳态谷浓度，稳态谷浓度不达标者按谷浓度值制定个体化调整给药方案（调整方案），调整给药48 h后再次测定万古霉素稳态谷浓度；万古霉素的目标浓度为10～20 mg/L。收集患者临床信息，根据经典药代动力学软件Vancomycin Calculator测算结果，应用JPKD-vancomycin软件测算万古霉素初始方案并预测稳态谷浓度；再采用JPKD-vancomycin软件调整万古霉素给药方案并预测调整方案后的稳态谷浓度。采用万古霉素预测稳态谷浓度（C 预）与实测稳态谷浓度（C 实）的权重偏差（WRES）评估JPKD-vancomycin软件对万古霉素稳态谷浓度的预测能力。根据WRES将初始方案TDM数据分为预测准确组（WRES<30%）与预测不准确组（WRES≥30%），记录两组患者的性别、年龄、体重、身高、住院时间、合并症、应用血管活性药物、机械通气、吸烟史、是否术后、是否产科、是否创伤等指标以及实验室检查、万古霉素用药情况和TDM结果。采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选影响JPKD-vancomycin软件预测万古霉素稳态谷浓度的因素，并绘制受试者工作特征曲线（ROC）以评价影响因素的评估价值。 结果:共纳入310例患者，收集万古霉素TDM数据467例次，其中初始方案310例次，调整方案157例次。与初始方案相比，根据初始C 实调整方案后的WRES显著减小〔14.84（6.05，22.89）%比20.41（11.06，45.76）%， P<0.01〕，WRES<30%的比例显著升高〔82.80%（130/157）比63.87%（198/310）， P<0.01〕，提示JPKD-vancomycin软件预测调整方案万古霉素稳态谷浓度的准确性优于对初始方案稳态谷浓度的预测。预测准确组198例次，预测不准确组112例次；单因素Logistic回归分析结果显示，女性〔优势比（ OR）＝0.466，95%可信区间（95% CI）为0.290～0.746， P＝0.002〕、体重轻（ OR＝0.974，95% CI为0.953～0.996， P＝0.022）、身高矮（ OR＝0.963，95% CI为0.935～0.992， P＝0.014）、万古霉素清除率（CL Van）低（ OR<0.001，95% CI为0.000～0.231， P＝0.023）和术后患者（ OR＝1.695，95% CI为1.063～2.702， P＝0.027）是影响JPKD-vancomycin软件预测能力的相关因素；多因素Logistic回归分析显示，女性（ OR＝0.449，95% CI为0.205～0.986， P＝0.046）、CL Van低（ OR<0.001，95% CI为0.000～0.081， P＝0.015）和术后患者（ OR＝2.493，95% CI为1.455～4.272， P＝0.001）是JPKD-vancomycin软件预测不准确的独立危险因素。ROC曲线分析显示，CL Van评估JPKD-vancomycin软件预测万古霉素稳态谷浓度准确性的ROC曲线下面积（AUC）为0.571，当CL Van低于0.065 L·h -1·kg -1时，敏感度为56.3%，特异度为57.1%，说明JPKD-vancomycin软件预测万古霉素稳态谷浓度不准确的风险增加。 结论:JPKD-vancomycin软件对万古霉素调整给药方案后稳态谷浓度的预测能力较初始方案稳态谷浓度更高；JPKD-vancomycin软件对女性、CL Van低和术后患者万古霉素稳态谷浓度的预测能力较差，尤其是CL Van低于0.065 L·h -1·kg -1时，预测不准确的风险增加。

目的:评价Smart Dose、PharmVan及JPKD 3款个体化给药辅助决策系统对万古霉素血药浓度的预测能力，分析影响Smart Dose、PharmVan及JPKD预测能力的因素。方法:回顾性分析2018年1月至2020年7月在温州医科大学附属第一医院使用万古霉素治疗并进行治疗药物监测（TDM）的成年住院患者的临床资料。使用Smart Dose和PharmVan软件预测万古霉素初始方案的稳态谷浓度，对于因稳态谷浓度不达标而需要调整万古霉素给药方案的患者，使用Smart Dose、PharmVan、JPKD软件分别预测调整方案后的万古霉素稳态谷浓度。计算实测浓度与预测浓度之间的相对预测偏差（PE），绘制各软件PE的箱式图；比较各软件预测万古霉素血药浓度PE绝对值（APE）的差异。根据APE将各软件的预测数据分为预测准确组（APE<30%）和预测不准确组（APE≥30%），比较两组患者性别、年龄、体重、合并症等指标和万古霉素用药情况以及TDM结果的差异；采用单因素和多因素Logistic回归分析影响Smart Dose、PharmVan、JPKD预测万古霉素血药浓度准确性的危险因素；并绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线），评价影响因素对软件预测准确性的判断价值。结果:共纳入185例患者，收集万古霉素TDM数据258例次，其中初始方案185例次，调整方案73例次。Smart Dose与PharmVan对初始方案万古霉素血药浓度的预测准确性差异无统计学意义，Smart Dose、PharmVan和JPKD对调整方案的预测准确性差异亦无统计学意义。Smart Dose预测调整方案血药浓度的准确性优于初始方案〔22.94%（10.50%，36.24%）比29.33%（13.07%，47.99%）， P<0.05〕。影响Smart Dose预测初始方案万古霉素血药浓度准确性的单因素分析显示：预测准确组高血压患者的比例明显高于预测不准确组〔43.3%（42/97）比27.3%（24/88）， P<0.05〕，影响SmartDose预测调整方案万古霉素血药浓度准确性的单因素分析显示：预测准确组合并心脏瓣膜病患者的比例明显低于预测不准确组〔23.4%（11/47）比46.2%（12/26）， P<0.05〕，影响JPKD软件预测调整方案万古霉素血药浓度准确性的单因素分析显示：预测准确组体重明显高于预测不准确组（kg：62.8±14.9比54.8±12.8， P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，高血压是Smart Dose预测万古霉素初始方案血药浓度的优势因素〔优势比（ OR）＝0.526，95%可信区间（95% CI）为0.281～0.983， P＝0.044〕；低体重是JPKD预测调整方案血药浓度不准确的独立危险因素（ OR＝1.042，95% CI为1.001～1.085， P＝0.043）。ROC曲线分析显示，体重评估JPKD预测万古霉素血药浓度准确性的ROC曲线下面积（AUC）＝0.663，95% CI为0.529～0.796， P＝0.023；当体重低于55.95 kg时，JPKD预测万古霉素稳态谷浓度不准确的风险增加，其敏感度为75%，特异度为60%。 结论:个体化给药辅助决策系统Smart Dose、Pharm Van及JPKD对万古霉素血药浓度的预测能力无明显差异。Smart Dose对调整方案血药浓度的预测能力较初始方案高。Smart Dose的初始方案模块对合并有高血压的患者预测能力较好；JPKD对低体重的患者预测能力较差，尤其是体重低于55.95 kg时，预测不准确的风险增加。

目的:观察重症患者不同给药方案下万古霉素药代动力学-药效动力学（PK-PD）参数的变化特点，并对其影响因素进行深入探讨。方法:回顾性分析2011年1月至2018年12月上海交通大学医学院附属瑞金医院重症监护病房（ICU）使用过万古霉素并有稳态谷浓度（C min）测定数据患者的临床资料。根据万古霉素的给药间隔将患者分成q12 h组（12 h给药1次）、q8 h组（8 h给药1次）、q6 h组（6 h给药1次），收集患者万古霉素C min，采用Bayesian法估算万古霉素用药前（0 h）及用药后1、2、4、6、8、12和24 h的血药浓度，采用梯形面积法估算万古霉素24 h内血药浓度-时间曲线下面积（AUC 0～24 h）；收集同期病原微生物对万古霉素的最低抑菌浓度（MIC），计算AUC 0～24 h/MIC。 结果:共收集到285例患者529项C min数据，其中q12 h组375项，q8 h组121项，q6 h组33项。使用JPKD-Ver 3.1软件统一日剂量后，q12 h组、q8 h组、q6 h组万古霉素目标谷浓度达标率（C min为10～20 mg/L）分别为35.7%、43.8%、60.6%，但是仅q12 h组与q6 h组比较差异具有统计学意义（ P<0.01）；q6 h组、q8 h组较q12 h组具有较高的C min（mg/L：13.8±5.2、13.5±7.3比11.4±7.9，均 P<0.05）及较低的峰浓度〔C max（mg/L）：19.4±5.3、21.5±7.3比23.9±8.1，均 P<0.05〕；而3组间PD达标率（AUC 0～24 h/MIC≥400）差异无统计学意义（q12 h、q8 h、q6 h组分别为38.1%、41.3%、45.5%， P>0.05）。多元线性回归分析显示，肌酐清除率（CCr）、万古霉素清除率（CL 万古）是影响万古霉素C min及AUC 0～24 h/MIC等PD指标的主要因素（CCr的 r值分别为-0.391、-0.424，CL 万古的 r值分别为-0.673、-0.663，均 P<0.01），且均与年龄呈负相关（ r值分别为-0.432、-0.488，均 P<0.01）。 结论:相同日剂量下，增加万古霉素给药频率可提高C min并降低C max，从而降低血药浓度的波动性，但不影响AUC 0～24 h/MIC。应根据CCr、CL 万古以及年龄等参数优化重症患者万古霉素的给药方案。

目的 分析个体化给药辅助决策系统Java PK? for Desktop(JPKD)对肾移植受者他克莫司血药浓度的预测能力及影响因素.方法 收集149例肾移植术后早期受者他克莫司血药浓度监测数据,使用JPKD预测他克莫司剂量调整后的血药谷浓度,计算实测浓度与预测浓度之间的绝对值权重偏差和相对预测误差.使用单因素和多因素logistic回归分析影响绝对权重偏差的相关因素,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线评价影响因素对软件预测准确性的判断价值.结果 收集149例患者266例次血药浓度数据,他克莫司血药浓度实测值为(6.5±3.0)ng/mL(1.1～16.6 ng/mL),JPKD 进行计算的预测值为(5.6±2.5)ng/mL(1.4～14.4 ng/mL),计算结果的绝对权重偏差为28.38％,相对预测误差为-13.55％.单因素分析显示性别、白蛋白、红细胞比容变化、细胞色素P450(CYP)3A5*3基因型、C3435T基因型与预测结果不准确有关.多因素logistic回归分析显示CYP3A5*3基因型为AA、红细胞比容变化是影响JPKD预测他克莫司血药浓度准确性的独立危险因素.ROC曲线分析显示,红细胞比容变化＞2.25％时,软件预测不准确的风险增加.结论 JPKD用于预测肾移植受者他克莫司血药浓度具有一定的准确性,可以提高血药浓度的达标率,但CYP3A5*3基因型、红细胞比容变化会影响预测的准确性.

目的:分析影响骨科术后患者万古霉素血药峰谷浓度的因素,并探讨预测骨科术后患者万古霉素血药峰谷浓度较好的群体药动学软件.方法:采用直接化学发光技术测定新疆医科大学第六附属医院骨科术后患者万古霉素峰谷血药浓度,收集患者基本信息和用药前的血常规及生化指标,通过二元logistics回归分析万古霉素血药峰谷浓度的影响因素.采用个体化Smart-Dose、"万古霉素剂量推荐和血药浓度预测工具"、Vancomycin Calculator和Vancomycin Calculator+JPKD 4种群体药动学软件对骨科术后患者万古霉素血药峰谷浓度进行预测,并采用绝对权重偏差判断适用于预测骨科术后患者万古霉素血药峰谷浓度的软件.结果:纳入82名患者,发现肌酐清除率和胱抑素C分别在峰和谷浓度各组间存在差异(P＜0.05).二元logistics回归分析发现:胱抑素C是万古霉素峰谷浓度的独立保护因素(OR=28.482,OR=62.691,均为P＜0.05).Vancomycin Calculator+JPKD预测的骨科术后患者万古霉素血药峰谷浓度的绝对权重偏差均小于30％.结论:胱抑素C水平可能是影响骨科术后患者万古霉素峰谷浓度的重要参数,Vancomycin Calculator+JPKD在骨科术后患者中预测万古霉素峰谷浓度较好.

目的 探讨以群体药代动力学模型为基础开发的个体化软件(简称JPKD软件)对肾移植患者环孢素血药浓度的预测能力,并分析导致偏差的原因.方法 收集医院 2020 年 1 月至 2021 年 12 月的肾移植术后 4 个月口服环孢素并监测血药浓度的住院患者202 例,监测环孢素血药浓度 268 例次,根据环孢素血药是否达标(80.0～250.0 ng/mL),分为 3 组.采用单因素和多因素分析环孢素血药浓度未达标的影响因素.采用JPKD软件预测理论血药浓度,采用散点图、Pearson双变量分析和Bland-Altman法检验分析结果的相关性和一致性;采用权重偏差(WRES)评估 JPKD软件的预测能力.结果 268 例次肾移植患者环孢素血药浓度达标率为38.06%(102/268),重复测定环孢素血药浓度 66 例次.单因素分析结果显示,年龄、用药时长、红细胞计数、血红蛋白、丙氨酸氨基转移酶、总胆红素、尿素氮、肌酐、视黄醇结合蛋白和半胱氨酸蛋白酶抑制剂-C是环孢素血药浓度未达标的影响因素;多因素分析结果显示,影响环孢素血药浓度的主要因素为年龄、血红蛋白、丙氨酸氨基转移酶、总胆红素.散点图、Pearson双变量分析和Bland-Altman法结果显示,66 次例患者中JPKD预测环孢素血药浓度与实际浓度具有相关性(r = 0.53,P<0.01),64 例次(96.97%)均在一致性界范围内(-120.16,134.81).WRES<30%的有 38 例次(57.58%).年龄、肌酐、丙氨酸氨基转移酶是JKPD软件预测环孢素血药浓度准确性的影响因素.结论 环孢素血药浓度达标受年龄、血红蛋白、丙氨酸氨基转移酶、总胆红素等因素影响.JPKD软件对环孢素血药浓度有一定的预测能力.

目的 评价万古霉素群体药代动力学软件(JPKD-vancomycin)在肾功能亢进(ARC)患者中对万古霉素谷浓度的预测能力,并验证其临床应用效果,为临床个体化用药提供参考.方法 采用回顾性方法,收集2013年7月至2017年7月南京医科大学附属苏州医院收治的在住院期间使用万古霉素抗感染治疗并监测了稳态谷浓度的48例ARC患者的临床资料.采用经典药代动力学软件(Vancomycin Calculator)与JPKD-vancomycin软件相结合的方法,根据患者的性别、年龄、身高、体重、血肌酐(SCr)值及疾病状况,应用Vancomycin Calculator软件获得推荐给药方案及万古霉素稳态血药谷浓度,再应用JPKD-vancomycin软件预测初始方案的稳态血药谷浓度;若患者在治疗过程中调整了给药方案,则应用JPKD-vancomycin软件预测调整方案后的稳态血药谷浓度.记录万古霉素稳态血药谷浓度的实测值,并计算预测谷浓度与实测谷浓度之间的权重偏差(WRES),评估JPKD-vancomycin软件对万古霉素谷浓度的预测能力,以WRES<30%代表预测良好.结果 48例ARC患者均纳入最终分析,其中24例在治疗过程中调整了给药方案,最终共收集到谷浓度血样72份,包括初始谷浓度血样48份,调整用药方案后的谷浓度血样24份.初始给药方案及调整方案后的万古霉素应用剂量分别为(2000±500)mg/d和(2500±600)mg/d,稳态谷浓度分别为(8.4±7.3)mg/L和(9.1±4.3)mg/L.初始给药方案目标谷浓度10~20 mg/L的达标率仅14.6%,调整方案后达标率为25.0%,二者比较差异无统计学意义(P>0.05).用JPKD-vancomycin软件预测调整方案后的万古霉素谷浓度的WRES值明显低于初始方案谷浓度的WRES值〔10.6%(3.0%,16.4%)比14.3%(10.5%,38.2%),P<0.05〕,且WRES<30%的百分比亦呈升高趋势〔95.8%(23/24)比70.8%(34/48),P<0.05〕.JPKD-vancomycin软件对万古霉素谷浓度的预测良好率达79.2%(57/72),但有15例次WRES>30%.结论 JPKD-vancomycin软件对ARC患者万古霉素谷浓度的预测能力良好,尤其预测调整给药方案后的谷浓度更准确,能够为临床给药方案的设计提供支持.

目的:建立万古霉素个体化给药流程,并将其应用于临床实践.方法:临床药师依据万古霉素血药浓度监测结果和患者情况,应用建立的流程协助临床制定万古霉素初始给药方案,运用JPKD-vancomycin下的万古霉素群体药动学模型,结合贝叶斯反馈程序解读血药浓度监测结果、推算患者个体化给药剂量、预测调整后给药方案的血药浓度结果,有助于万古霉素个体化给药.结果:万古霉素个体化给药流程应用于万古霉素血药浓度的解读,为临床制定万古霉素个体化给药方案提供依据.结论:建立了万古霉素个体化给药流程,有助于协助临床合理用药,可提高万古霉素临床疗效和减少相关不良反应发生.

随着个体化给药的理论与研究不断发展,涌现出很多各具特色的辅助决策系统.通过文献检索及网络查找,对目前常见的个体化给药计算机程序、网络平台及移动设备应用进行汇总整理,对比分析各个系统的通用属性和专业功能.本研究共纳入25款个体化辅助决策系统,涵盖了抗菌药物和抗病毒药物、免疫抑制剂和抗肿瘤药物、神经系统药物、心血管系统药物、呼吸系统药物等,多采用贝叶斯估算法进行参数估算.其中商业计算机程序MwPharm++综合性能最佳.此外商业计算机程序Precise PK、APK、免费计算机程序JPKD、BestDose和网络平台SmartDose也展现出良好的性能.随着互联网和高性能计算工具的发展,移动智能设备应用大量兴起,可以预期个体化给药辅助决策系统在未来不断发展和完善,并为临床个体化给药提供更多选择和参考.

目的:评价万古霉素计算器(Vancomycin-Calculator)在制订万古霉素初始给药方案和万古霉素群体药动学软件(JavaPK for desktop-vancomycin,JPKD)在调整给药方案中的作用.方法:选取选取2017年10月至2018年10月常州市第一人民医院使用万古霉素的住院患者,临床药师参与其药物治疗过程.采用均相酶放大免疫法监测万古霉素的实际血药浓度;应用Vancomycin-Calculator软件,根据患者年龄、身高、体质量、表观分布容积及血肌酐水平等预测初始给药剂量;应用JPKD软件,根据患者年龄、体质量、血肌酐水平、给药剂量、给药间隔、输注时间、输注结束至取样的时间和万古霉素初始实测谷浓度等相关信息,预测调整给药方案和谷浓度;采用双变量相关分析统计实测值与预测值的相关性.结果:临床药师共为66例次患者应用Vancomycin-Calculator软件设计了万古霉素初始给药方案,其中49例次(占74.2％)的给药方案被采纳.万古霉素的预计给药日剂量为(2.11±0.70)g,实际给药日剂量为(2.02±0.44)g,两者有极显著的正相关关系,具有统计学意义(r=0.069,P<0.01).根据Vancomycin-Calculator软件推算万古霉素的预计谷浓度为(17.26±1.11)μg/ml,实测谷浓度为(14.70±2.05)μg/ml,两者有显著性的正相关关系,具有统计学意义(r=0.293,P<0.05).根据第1次万古霉素的实测谷浓度,应用JPKD软件对22例次谷浓度不达标的患者进行调整给药方案的设计,22例次(100％)给药方案均被采纳;根据JPKD软件推算的万古霉素预计谷浓度为(15.46±1.45)μg/ml,实测谷浓度为(16.40±2.40)μg/ml,两者有显著性的正相关关系,具有统计学意义(r=0.45,P<0.05).结论:Vancomycin-Calculator和JPKD软件具有良好的血药浓度预测性.