Predictive performance of multi-model approaches for model-informed precision dosing of piperacillin in critically ill patients
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OBJECTIVES: Piperacillin (PIP)/tazobactam is a frequently prescribed antibiotic; however, over- or underdosing may contribute to toxicity, therapeutic failure, and development of antimicrobial resistance. An external evaluation of 24 published PIP-models demonstrated that model-informed precision dosing (MIPD) can enhance target attainment. Employing various candidate models, this study aimed to assess the predictive performance of different MIPD-approaches comparing (i) a single-model approach, (ii) a model selection algorithm (MSA) and (iii) a model averaging algorithm (MAA). METHODS: Precision, accuracy and expected target attainment, considering either initial (B1) or initial and secondary (B2) therapeutic drug monitoring (TDM)-samples per patient, were assessed in a multicentre dataset (561 patients, 11 German centres, 3654 TDM-samples). RESULTS: The results demonstrated a slight superiority in predictive performance using MAA in B1, regardless of the candidate models, compared to MSA and the best single models (MAA, MSA, best single models: inaccuracy ±3%, ±10%, ±8%; imprecision: <25%, <31%, <28%; expected target attainment >77%, >71%, >73%). The inclusion of a second TDM-sample notably improved precision and target attainment for all MIPD-approaches, particularly within the context of MSA and most of the single models. The expected target attainment is maximized (up to >90%) when the TDM-sample is integrated within 24 h. CONCLUSIONS: In conclusion, MAA streamlines MIPD by reducing the risk of selecting an inappropriate model for specific patients. Therefore, MIPD of PIP using MAA implicates further optimisation of antibiotic exposure in critically ill patients, by improving predictive performance with only one sample available for Bayesian forecasting, safety, and usability in clinical practice.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Predictive performance of multi-model approaches for model-informed precision dosing of piperacillin in critically ill patients
- Date Crossref
- 01/10/2024
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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LMU Klinikum pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Ludwig-Maximilians-Universität München pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Jena University Hospital Institute for Infectious Diseases and Infection Control pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Friedrich Schiller University Jena pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Regensburg Institute of Pharmacy pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Universität Hamburg pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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LMU University Hospital Department of Anaesthesiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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General Hospital of Heidenheim Department of Anesthesiology and Intensive Care Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Hamburg Department of Clinical Pharmacy pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
LMU Klinikum, Ludwig-Maximilians-Universität München et Institute for Infectious Diseases and Infection Control — Jena University Hospital, avec 6 autres affiliations.
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