A Population Pharmacokinetic–Metabolism Model for Individualizing Ciprofloxacin Therapy in Ophthalmology
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to construct a population pharmacokinetic (PK) metabolism (MB) model to describe ciprofloxacin (C) concentrations in plasma and vitreous and aqueous humors in 26 patients. Ciprofloxacin was given as a 3-day oral prophylactic treatment to 26 patients before vitrectomy. Plasma, vitreous, and aqueous humor samples were collected from patients at different times on the day of surgery. Patients were phenotyped for CYP 1A2 activity using caffeine. Ciprofloxacin and caffeine concentrations were determined using validated HPLC assays. All concentrations of ciprofloxacin were simultaneously modeled using a four-compartment PK-MB model. Creatinine clearance and CYP 1A2 activity were modeled as surrogate markers of renal and hepatic clearances, respectively. Population PK was performed with IT2S, and simulations were performed with ADAPT-II. No eye infections were observed in any of the patients enrolled in the study, and there were only minimal effects on vitreous and aqueous concentrations after ocular drops were added to the oral treatments. The model that best described the concentrations of ciprofloxacin in serum and in aqueous and vitreous humor was a four-compartment PK linear model. Simulated AUCs of ciprofloxacin mean concentrations in the aqueous and vitreous humors were 17 +/- 9 and 10 +/- 8% of the systemic AUC, respectively. The terminal elimination half-life of the compound was (mean +/- SD) 5.0 +/- 2.8 hours. The apparent volume of distribution (Vss/F) was calculated to be 122.1 +/- 39.7 L. This PK-MB model may be very useful in optimizing treatments of various eye infections with ciprofloxacin. The results of this study suggest that giving ciprofloxacin orally for 2 days preceding surgery may prevent endophthalmitis from occurring, consequently abrogating the need for administering antibiotics via intraocular injections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».