心内膜炎患者的倍内酰胺药代动力学
感染性心内膜炎 (IE) 的死亡率为 10-12%。 适当的抗生素治疗对于生存至关重要,并且由于疾病的严重程度而以高剂量给药。 在大多数情况下,β-内酰胺类抗生素(例如 使用氨苄青霉素、青霉素 G、头孢噻肟或氯唑西林)。 许多患者特征(例如年龄、体重和肾功能)影响这些药物的药代动力学。 然而,对个体间变异性知之甚少,这意味着很大一部分患者处于药物浓度低于治疗水平或药物浓度过高的风险中,这可能分别导致治疗失败或副作用。
在本研究中,将收集有关接受 β-内酰胺治疗感染性心内膜炎患者的抗生素浓度以及患者特征和治疗结果的数据。 将开发一个数学模型以确定哪些患者因素决定药物药代动力学。 基于该模型,将通过数学模拟预测哪些给药方案对个体患者而言是最佳的,以确保治疗性和无毒药物浓度。 瑞典的四所大学医院总共将纳入 150 名患者;乌普萨拉大学医院、哥德堡萨尔格伦斯卡大学医院、隆德斯科讷大学医院和斯德哥尔摩卡罗林斯卡大学医院。 在知情同意后,将在剂量间隔期间的 6 个时间点收集血样,然后在整个治疗期间(最多 6 周)每周收集 3 个时间点。
研究概览
地位
条件
详细说明
目的 本研究的主要目的是确定 β-内酰胺类抗生素在感染性心内膜炎患者中的药代动力学,以及药代动力学特征与各种患者因素(例如 年龄、体重、肾功能)。 次要目标是描述性评估药物暴露、药代动力学/药效学目标和临床结果之间的潜在关联。
纳入患者和样本量乌普萨拉大学医院、哥德堡萨尔格伦斯卡大学医院、隆德斯科讷大学医院和斯德哥尔摩卡罗林斯卡大学医院。 筛选潜在参与者以使用电子病历。 纳入标准如下:(1) 入住其中一个研究病房,(2) 可能或已证实感染性心内膜炎的诊断,(3) 用氨苄青霉素、青霉素 G、头孢噻肟或氯唑西林治疗,以及 (4) 知情同意书参与研究。 将应用以下排除标准:(1) 年龄小于 18 岁和 (2) 正在进行或计划进行血液透析。
根据之前使用类似方法进行的研究,每种抗生素物质 30 名患者(总共 150 名患者)被认为足以开发出稳健的数学模型。
血液样本和患者数据的收集 纳入后,将在治疗开始后的一周内采集一系列样本。 β-内酰胺通常以 6-8 小时的剂量间隔开处方。 将在施用抗生素后的 0、0、5、1、2、4 和 6 或 8 小时(取决于剂量间隔,在下一次剂量之前)收集一组 6 个血样。 此后,将每周收集一次样品,并在 0、3 或 4(中剂量间隔)和 6 或 8 小时(取决于剂量间隔,在下一次剂量之前)收集样品。
将从电子病历中获取有关患者特征的信息,包括年龄、体重和性别。 此外,生物标志物的结果(例如 白蛋白、肌酐、CRP)作为常规实践的一部分收集,将被记录下来。 如果不作为护理标准收集,患者将接受额外样本,以确保每周至少监测两次生物标志物。
临床结果 治疗失败定义为感染性心内膜炎抗生素治疗期间死亡或心内膜炎复发,治疗完成后 6 个月内分离出与初次发作时相同的病原体。 治疗失败的其他指标包括心内膜炎的急性手术、导致转移到 ICU 的临床恶化、开始使用抗生素后超过 7 天的血栓栓塞事件以及致病菌的耐药性发展。 将监测以下副作用:肾功能损害恶化、疑似由抗生素治疗引起的过敏反应、艰难梭菌肠炎或导致治疗转向另一种抗生素的其他疑似副作用。
样本和数据的处理 血液样本将在-70 摄氏度下保存在采集样本的相应医院的传染病科。 样本将被送往哥德堡的 Sahlgrenska 大学医院,用于测定药物浓度。
患者姓名和个人身份证号码将由数字代替。 个人数据将存储在患者所在医院的传染病科。 只有负责的研究人员才能访问代码密钥,并能够将个人信息链接到各个参与者。 所有信息都将根据通用数据保护条例 (GDPR) 进行处理,所有数据分析和呈现都将使用匿名数据进行。
数学建模和模拟 收集的药物浓度将使用 NONMEM 通过非线性混合效应建模进行分析。 将描述随着时间的推移给药剂量和测量的药物浓度之间的关联(药代动力学)。 将探索与患者特征和生物标志物的相关性,以及治愈、死亡率和记录的副作用(药效学)方面的临床结果。
研究类型
注册 (预期的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名:Lisa Faxén, MD
- 电话号码:+46768721806
- 邮箱:lisa.faxen@medsci.uu.se
研究联系人备份
- 姓名:Thomas Tängdén, MD, Phd
- 电话号码:+46708370323
- 邮箱:thomas.grenholm.tangden@medsci.uu.se
学习地点
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-
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Gothenburg、瑞典
- 招聘中
- Sahlgrenska University Hospital
-
接触:
- Ulrika Snygg-Martin, MD, PhD
- 邮箱:ulrika.snygg-martin@infect.gu.se
-
Lund、瑞典
- 招聘中
- Skane University Hospital
-
接触:
- Magnus Rasmussen, MD, Prof.
- 邮箱:magnus.rasmussen@med.lu.se
-
Stockholm、瑞典
- 尚未招聘
- Karolinska University Hospital
-
接触:
- Andreas Berge, MD, PhD
- 邮箱:andreas.berge@ki.se
-
Uppsala、瑞典
- 招聘中
- Uppsala University Hospital
-
接触:
- Thomas Tängdén, MD, PhD
- 电话号码:+46186110000
- 邮箱:thomas.tangden@medsci.uu.se
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
- 自体瓣膜或人工瓣膜经证实或疑似左心或右心内膜炎
- 使用氨苄西林、青霉素 G、头孢噻肟或氯唑西林的静脉内抗生素治疗
- 签署参与研究的知情同意书
排除标准:
- <18岁
- 持续透析
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
- 观测模型:仅案例
- 时间观点:预期
研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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Β-内酰胺类抗生素氨苄青霉素、头孢噻肟、氯唑西林和青霉素 G 的药代动力学特征的决定因素
大体时间:6年
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药物浓度数据将使用非线性混合效应模型进行分析,以描述观察到的浓度与给药剂量、患者特征(例如年龄、体重、性别)或生物标志物(例如
白蛋白、肌酐、CRP)
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6年
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倍内酰胺类抗生素氨苄西林、头孢噻肟、氯唑西林和青霉素 G 的最大药物浓度 (Cmax)
大体时间:6年
|
将使用非线性混合效应模型分析药物浓度数据以确定 Cmax。
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6年
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倍内酰胺类抗生素氨苄青霉素、头孢噻肟、氯唑西林和青霉素 G 的分布容积 (Vd)
大体时间:6年
|
将使用非线性混合效应模型分析药物浓度数据以确定 Vd。
|
6年
|
倍内酰胺类抗生素氨苄青霉素、头孢噻肟、氯唑西林和青霉素 G 的清除率 (CL)
大体时间:6年
|
将使用非线性混合效应模型分析药物浓度数据以确定 CL。
|
6年
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倍内酰胺类抗生素氨苄青霉素、头孢噻肟、氯唑西林和青霉素 G 的半衰期 (t1/2)
大体时间:6年
|
将使用非线性混合效应模型分析药物浓度数据以确定 t1/2。
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6年
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倍内酰胺类抗生素氨苄西林、头孢噻肟、氯唑西林和青霉素 G 高于最低抑菌浓度 (T>MIC) 的时间
大体时间:6年
|
将使用非线性混合效应模型分析药物浓度数据以确定 T>MIC。
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6年
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倍内酰胺类抗生素氨苄西林、头孢噻肟、氯唑西林和青霉素 G 的曲线下面积 (AUC)
大体时间:6年
|
将使用非线性混合效应模型分析药物浓度数据以确定 AUC。
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6年
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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死亡
大体时间:12个月
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全因死亡率
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12个月
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疾病缓解
大体时间:12个月
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6个月内感染性心内膜炎复发
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12个月
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血栓栓塞事件
大体时间:12个月
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与心内膜炎相关的中风或栓塞事件
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12个月
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耐药性发展
大体时间:12个月
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通过重复血培养样本评估治疗期间引起病原体的耐药性发展,以评估细菌生长和抗生素敏感性测试
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12个月
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肾功能衰竭
大体时间:12个月
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抗生素治疗期间肌酐清除率升高至少 30%
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12个月
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艰难梭菌感染
大体时间:12个月
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在停止抗生素治疗期间和 6 个月内艰难梭菌培养阳性
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12个月
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不良事件
大体时间:12个月
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与抗菌治疗相关的不良事件
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12个月
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抗生素药代动力学与结果之间的关联
大体时间:12个月
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将描述与已建立的药代动力学/药效学目标相关的次优抗生素浓度与任何次要结果之间的潜在关联(探索性)
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12个月
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员:Thomas Tängdén, MD, Phd、Uppsala University Hospital
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (预期的)
研究完成 (预期的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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