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摘要:美罗培南是第二代碳青霉烯类抗生素,常作为重症感染尤其是耐药菌感染的最后选择,为遏制耐药需严格控制其滥用。重症感染患者因病理生理状态改变,药物在其体内的药动学(pharmacokinetics, PK)参数存在差异,临床需个体化调整美罗培南剂量。为使美罗培南达到用药个体化和精准给药,临床工作中,可从血药浓度监测数据出发,基于群体药动学(population pharmacokinetics, PPK)模型结合患者病理生理资料以及临床药效学参数制定个体化给药方案,部分研究辅助以机器学习(machine learning, ML)的方法更加高效,通过构建真实世界模型,有望更加准确地预测给药剂量和血药浓度。(剩余19413字)
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真实世界美罗培南个体化用药研究进展
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