Population Pharmacokinetic Analysis of Daptomycin in Patients With Osteoarticular Infections
Daptomycin is validated as a treatment of bone and joint infections by the Infectious Disease Society of America. However, most of studies did not investigate daptomycin pharmacokinetics in this indication while it is known that efficacy and toxicity concentration studies show a close therapeutic margin.
Evaluation of P-Glycoprotein (P-gp), a transmembrane transport protein, has demonstrated its influence on the concentration and intracellular activity of daptomycin. Recent work has linked the genetic polymorphism of P-gp to the pharmacokinetics of daptomycin, which may explain inter-individual variability but requires further explorations. Previous studies demonstrated existence of interindividual variabilities as sex, renal function and p-glycoprotein polymorphism couple with an intraindividual variabilities unexplained yet.
A population approach will be used to determinate the pharmacokinetics factors, their intra and interindividual variabilities, the parameters associated to those variabilities (as the p glycoprotein).
The investigator's goal is to evaluate different posology and to try to increase daptomycin efficacy and security in bone and joint infection.
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Inclusion Criteria:
Patients
- having had a bone or joint infection, with or without implant,
- having an antibiotherapy with daptomycin between December 2012 and December 2016 at the Croix-Rousse hospital
- are at least 18 years old
Exclusion Criteria:
- None
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Lasso di tempo |
|---|---|
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Peak plasma concentration (Cmax)
Lasso di tempo: Month 6
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Month 6
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Area under the concentration-time curve
Lasso di tempo: up to 6 months
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up to 6 months
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typical daptomycin clearance and volume of distribution in the population
Lasso di tempo: Month 6
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Month 6
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Mean daptomycine plasma clearance
Lasso di tempo: Month 6
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(unit, liters per hour)
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Month 6
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Mean daptomycine volume of distribution
Lasso di tempo: Month 6
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(unit, liters)
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Month 6
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Inter-individual coefficient of variation of daptomycin clearance
Lasso di tempo: Month 6
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(unit, %)
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Month 6
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Inter-individual coefficient of variation of daptomycin volume of distribution
Lasso di tempo: Month 6
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(unit, %)
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Month 6
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Intra-individual coefficient of variation of daptomycin clearance
Lasso di tempo: Month 6
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(unit, %)
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Month 6
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Intra-individual coefficient of variation of daptomycin volume of distribution
Lasso di tempo: Month 6
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(unit, %)
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Month 6
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influence of demographic and biological covariates on pharmacokinetics (e.g. : renal function, gender)
Lasso di tempo: Month 6
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the influence of demographic and biological covariates on pharmacokinetics will be assessed statistically by using the Akaike Information Criterion (AIC, no unit).
AIC = -2xLL + 2P, where LL is the log-likelihood computed by the population algorithm and P is the number of parameters in the model.
A covariate will be considered as significant if it is associated with a decrease in the AIC value compared with the base model without covariate.
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Month 6
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influence of p-glycoprotein pharmacogenetics on daptomycin pharmacokinetics
Lasso di tempo: Month 6
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the influence of P-glycoprotein pharmacogenetics on pharmacokinetics will be assessed statistically by using the Akaike Information Criterion (AIC, no unit).
AIC = -2xLL + 2P, where LL is the log-likelihood computed by the population algorithm and P is the number of parameters in the model.
The P-glycoprotein genotype will be considered as significant if it is associated with a decrease in the AIC value compared with the base model without covariate.
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Month 6
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Tristan Ferry, Hospices Civils de Lyon - Hôpital de la Croix Rousse
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Anticipato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Anticipato)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
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Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 69HCL17_0182
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