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Master Thesis

Apport de l'optimisation posologique individualisée d'amikacine guidée par un logiciel de modélisation pharmacocinétique chez les patients en choc septique : description de la mise en place de l’étude Amino BestDose : essai clinique randomisé, contrôlé, en ouvert

Résumé : Contexte : l'amikacine reste un antibiotique largement utilisé à la phase initiale du sepsis avec un regain d’intérêt ces dernières années dans le contexte de l’émergence de résistance bactérienne. Il existe cependant une grande variabilité inter mais aussi intra-individuelle liée aux altérations physiopathologiques induites par le sepsis faisant redouter des concentrations sériques insuffisantes ou à risque de toxicité malgré le respect des posologies usuellement proposées. Le but de notre étude est de comparer l’effet de l’individualisation de la prescription d’amikacine à l’aide d’un logiciel d’adaptation posologique basée sur une approche bayésienne et la modélisation mathématique à la pratique courante sur l’obtention de concentration plasmatique considérée comme efficace. Matériels et méthodes : nous décrivons dans ce travail la méthodologie de l’étude AminoBestDose (NCT04178148) étude randomisée, contrôlée, en ouvert, monocentrique sur 260 malades de réanimation en choc septique avec, dans le bras intervention, l’utilisation du logiciel Bestdose™ afin de déterminer la posologie de la deuxième dose permettant d’obtenir une concentration maximale sérique dans la cible thérapeutique (entre 60 et 80 mg/L). L’optimisation se fait grâce à un modèle bayésien non paramétrique prenant en compte les variables évolutives du malade ainsi que les concentrations obtenues lors de la première dose définie par l’appréciation du clinicien en charge du patient. Le calcul d’effectif est basé sur l’hypothèse d’une augmentation de 20 % de la proportion de patients avec une concentration maximale dans les cibles thérapeutiques pour la deuxième dose d’amikacine par rapport au bras témoin. Discussion : l'utilisation du logiciel Bestdose™ a prouvé son efficacité dans plusieurs indications mais est encore peu utilisé en réanimation. L’optimisation des concentrations maximales d’amikacine apparaît comme primordiale et l’utilisation d’un modèle bayésien évolutif grâce à l’apport successif de données propres à chaque malade semble pertinente. Cette approche s’inscrit dans une démarche globale de personnalisation de la prise en charge anti-infectieuse du patient grave de réanimation. L’étude développée dans ce travail permettra d’apporter des preuves de l’efficacité de la médecine personnalisée en réanimation.
Mots-clés : Optimisation Bayésien
Document type :
Master Thesis
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https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03176946
Contributor : Scd Université de Montpellier Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Monday, March 22, 2021 - 5:40:44 PM
Last modification on : Monday, October 11, 2021 - 1:25:03 PM
Long-term archiving on: : Wednesday, June 23, 2021 - 7:14:31 PM

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  • HAL Id : dumas-03176946, version 1

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Hugo Martiniere. Apport de l'optimisation posologique individualisée d'amikacine guidée par un logiciel de modélisation pharmacocinétique chez les patients en choc septique : description de la mise en place de l’étude Amino BestDose : essai clinique randomisé, contrôlé, en ouvert. Human health and pathology. 2020. ⟨dumas-03176946⟩

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