Editorial
Aproximaciones farmacodinámicas para la evaluación de la cobertura de un antibiótico como tratamiento empírico
Pharmacodynamic parameters to evaluate antibiotic cover as empirical treatment
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The chosen target was 50% of the dosing interval of free-amoxicillin plasma concentrations to be in excess of the MIC.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Arantxazu Isla, Iñaki F. Trocóniz, Andrés Canut, Alicia Labora, José Emilio Martín-Herrero, José Luis Pedraz, Alicia R. Gascón" "autores" => array:7 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Arantxazu" "apellidos" => "Isla" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Iñaki F." "apellidos" => "Trocóniz" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "Andrés" "apellidos" => "Canut" ] 3 => array:2 [ "nombre" => "Alicia" "apellidos" => "Labora" ] 4 => array:2 [ "nombre" => "José Emilio" "apellidos" => "Martín-Herrero" ] 5 => array:2 [ "nombre" => "José Luis" "apellidos" => "Pedraz" ] 6 => array:2 [ "nombre" => "Alicia R." 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El método Monte Carlo, a pesar de haber sido desarrollado hace varias décadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>, no ha tenido gran aplicación en las ciencias biomédicas, con la excepción de la biología molecular y la farmacocinética/farmacodinamia donde ha demostrado su fiabilidad en relación con la toma de decisiones terapéuticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. Las simulaciones de Monte Carlo consideran las variaciones de farmacocinética individuales o debidas a la enfermedad, y por ello son cada vez más utilizadas como parte de los procedimientos para establecer los puntos de corte de susceptibilidad antimicrobiana <span class="elsevierStyleItalic">«breakpoints»</span><a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3-5</span></a>. A partir de un limitado número de datos obtenidos en estudios farmacocinéticos previos, y mediante la generación por aleatorización de valores poblacionales de acuerdo con una distribución estadística subyacente, las simulaciones de Monte Carlo determinan la probabilidad de conseguir un valor determinado de un índice farmacodinámico (por ejemplo t > CMI, ABC/CMI…), para una población con gran número de sujetos. En el caso la de infección respiratoria, <span class="elsevierStyleItalic">Streptococcus pneumoniae (S. pneumoniae)</span> y antibióticos β-lactámicos, el objetivo a considerar es un valor de t > CMI del 40% del intervalo de dosificación, ya que dicho porcentaje es el que se ha relacionado con respuesta clínica en la literatura<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">6,7</span></a>. La probabilidad de alcanzar el objetivo marcado debe ser mayor o igual al 90%, ya que se considera que cuando la probabilidad cae por debajo de este valor la eficacia del régimen de dosificación decrece de forma significativa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En un artículo publicado en este número<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a> utilizan esta metodología como aproximación farmacodinámica para la evaluación de tres β-lactámicos en el tratamiento de la otitis media en niños en nuestro país. Desde un punto de vista técnico, el artículo presenta gran interés tanto por las aportaciones metodológicas que realiza, como por la aplicación de esta metodología a una patología, como la otitis media aguda, donde la instauración del tratamiento se realiza de forma empírica y en una población, como la pediátrica, donde los datos farmacocinéticos no son tan conocidos como en población adulta. La principal aportación del artículo es la translación mediante el cálculo de la Fracción Acumulada de Respuesta<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> de los datos de la simulación de Monte Carlo a la distribución real de CMIs en lugar de utilizar un rango de valores de CMI sin ponderar el peso de cada valor en la realidad epidemiológica. Para ello, los autores utilizan los datos de susceptibilidad de aislamientos pediátricos de <span class="elsevierStyleItalic">S. pneumoniae</span> y <span class="elsevierStyleItalic">Haemophilus influenzae (H. influenzae)</span> del estudio SAUCE realizado en 2001-2002<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>. De los datos de susceptibilidad utilizados, sólo un 49% en <span class="elsevierStyleItalic">S. pneumoniae</span> y un 32% en <span class="elsevierStyleItalic">H. influenzae</span> correspondían a aislados de muestras de oído medio, mientras que un 18% y un 1,5% respectivamente procedían de sangre y el resto de muestras del tracto respiratorio inferior.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La utilización de datos de susceptibilidad reales junto con la metodología aportada por los autores, que va más allá de la clásica simulación de Monte Carlo, proporciona una herramienta razonable de predicción que supone un avance sobre los métodos anteriormente utilizados basados en ecuaciones bayesianas. Sin embargo, como señalan los autores en la discusión, en este estudio cabe destacar varios puntos débiles: 1) La variabilidad de los datos farmacocinéticos (coeficientes de variación elevados) en los estudios realizados en niños, lo que puede afectar la capacidad de predicción de los resultados; 2) La utilización de datos de susceptibilidad de aislamientos tanto óticos como de otras muestras, incluyendo sangre, lo que también podría afectar la capacidad de predicción (es sabido que las cepas invasivas de <span class="elsevierStyleItalic">S. pneumoniae</span> son más sensibles que las no invasivas), y 3) La validez temporal del estudio (los datos provienen de cepas recogidas durante los años 2001 y 2002).</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con respecto a este último punto, debe resaltarse que los estudios SAUCE realizados durante esta última década muestran que los resultados de susceptibilidad han variado a lo largo del tiempo tanto en <span class="elsevierStyleItalic">H. influenzae</span> como en <span class="elsevierStyleItalic">S. pneumoniae</span>. En <span class="elsevierStyleItalic">H. influenzae</span>, la producción de β-lactamasa y la resistencia mediada por mutaciones del gen <span class="elsevierStyleItalic">fts</span>I fue del 20 y 4,4%, respectivamente, en 2001-2002 mientras que en el período 2006-2007 los porcentajes fueron del 15,7 y 0%, respectivamente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>, lo cual afectaría a los datos de susceptibilidad a amoxicilina y amoxicilina/clavulánico. En <span class="elsevierStyleItalic">S. pneumoniae</span> los cambios son aún más notables. La penicilina (oral) es un buen marcador epidemiológico de resistencias en <span class="elsevierStyleItalic">S. pneumoniae</span> ya que la no susceptibilidad a β-lactámicos se asocia a la no susceptibilidad a penicilina, variando por ejemplo la no susceptibilidad a amoxicilina/clavulánico desde un 0% entre las sensibles a la penicilina, hasta un 35% entre las resistentes en el estudio (SAUCE 2001-2002)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>, sobre el que los autores basan los datos de susceptibilidad. Además, tras la introducción en octubre de 2001 de la vacuna neumocócica conjugada 7-valente, la no susceptibilidad a la penicilina ha caído bruscamente desde un 43,9% en 2001-2002 hasta un 22,9% en 2006-2007<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>. A la vista de estos datos, esta metodología debería aplicarse con los últimos datos de susceptibilidad disponibles ante las variaciones significativas ocurridas en los dos aislados más prevalentes en la otitis media. Las variaciones geográficas de susceptibilidad, con remarcables diferencias entre unos países y otros, también implican la utilización de esta herramienta de predicción de forma local, debiéndose tener precaución en la extrapolación geográfica de resultados.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En resumen, el artículo tiene el interés de mostrar una herramienta de predicción de eficacia en otitis media, una patología cuyo tratamiento etiológico se realiza de forma empírica, que debería aplicarse siempre con los últimos datos de susceptibilidad disponibles de aislamientos óticos en un área geográfica determinada.</p></span>" "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:11 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0005" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "CELLSIM: cell cycle simulation made easy" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "C.E. 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| año/Mes | Html | Total | |
|---|---|---|---|
| 2024 Noviembre | 7 | 1 | 8 |
| 2024 Octubre | 38 | 9 | 47 |
| 2024 Septiembre | 54 | 12 | 66 |
| 2024 Agosto | 41 | 17 | 58 |
| 2024 Julio | 50 | 21 | 71 |
| 2024 Junio | 49 | 8 | 57 |
| 2024 Mayo | 66 | 23 | 89 |
| 2024 Abril | 48 | 21 | 69 |
| 2024 Marzo | 59 | 24 | 83 |
| 2024 Febrero | 67 | 13 | 80 |
| 2024 Enero | 86 | 24 | 110 |
| 2023 Diciembre | 60 | 34 | 94 |
| 2023 Noviembre | 104 | 41 | 145 |
| 2023 Octubre | 71 | 25 | 96 |
| 2023 Septiembre | 53 | 5 | 58 |
| 2023 Agosto | 73 | 13 | 86 |
| 2023 Julio | 63 | 69 | 132 |
| 2023 Junio | 61 | 10 | 71 |
| 2023 Mayo | 85 | 6 | 91 |
| 2023 Abril | 70 | 8 | 78 |
| 2023 Marzo | 75 | 14 | 89 |
| 2023 Febrero | 47 | 18 | 65 |
| 2023 Enero | 44 | 17 | 61 |
| 2022 Diciembre | 64 | 19 | 83 |
| 2022 Noviembre | 72 | 37 | 109 |
| 2022 Octubre | 55 | 26 | 81 |
| 2022 Septiembre | 62 | 24 | 86 |
| 2022 Agosto | 63 | 13 | 76 |
| 2022 Julio | 38 | 12 | 50 |
| 2022 Junio | 27 | 17 | 44 |
| 2022 Mayo | 32 | 11 | 43 |
| 2022 Abril | 52 | 37 | 89 |
| 2022 Marzo | 97 | 24 | 121 |
| 2022 Febrero | 77 | 12 | 89 |
| 2022 Enero | 88 | 14 | 102 |
| 2021 Diciembre | 45 | 17 | 62 |
| 2021 Noviembre | 61 | 23 | 84 |
| 2021 Octubre | 61 | 26 | 87 |
| 2021 Septiembre | 32 | 28 | 60 |
| 2021 Agosto | 42 | 30 | 72 |
| 2021 Julio | 39 | 26 | 65 |
| 2021 Junio | 32 | 17 | 49 |
| 2021 Mayo | 60 | 22 | 82 |
| 2021 Abril | 168 | 34 | 202 |
| 2021 Marzo | 55 | 21 | 76 |
| 2021 Febrero | 49 | 14 | 63 |
| 2021 Enero | 49 | 20 | 69 |
| 2020 Diciembre | 41 | 9 | 50 |
| 2020 Noviembre | 50 | 14 | 64 |
| 2020 Octubre | 32 | 11 | 43 |
| 2020 Septiembre | 42 | 18 | 60 |
| 2020 Agosto | 45 | 22 | 67 |
| 2020 Julio | 35 | 17 | 52 |
| 2020 Junio | 53 | 25 | 78 |
| 2020 Mayo | 65 | 44 | 109 |
| 2020 Abril | 49 | 22 | 71 |
| 2020 Marzo | 54 | 14 | 68 |
| 2020 Febrero | 45 | 31 | 76 |
| 2020 Enero | 59 | 31 | 90 |
| 2019 Diciembre | 57 | 17 | 74 |
| 2019 Noviembre | 44 | 13 | 57 |
| 2019 Octubre | 42 | 15 | 57 |
| 2019 Septiembre | 60 | 24 | 84 |
| 2019 Agosto | 44 | 4 | 48 |
| 2019 Julio | 49 | 27 | 76 |
| 2019 Junio | 98 | 24 | 122 |
| 2019 Mayo | 252 | 78 | 330 |
| 2019 Abril | 94 | 31 | 125 |
| 2019 Marzo | 29 | 10 | 39 |
| 2019 Febrero | 35 | 14 | 49 |
| 2019 Enero | 37 | 15 | 52 |
| 2018 Diciembre | 39 | 25 | 64 |
| 2018 Noviembre | 48 | 40 | 88 |
| 2018 Octubre | 79 | 23 | 102 |
| 2018 Septiembre | 26 | 5 | 31 |
| 2018 Agosto | 11 | 1 | 12 |
| 2018 Julio | 23 | 3 | 26 |
| 2018 Junio | 19 | 1 | 20 |
| 2018 Mayo | 27 | 2 | 29 |
| 2018 Abril | 27 | 3 | 30 |
| 2018 Marzo | 19 | 2 | 21 |
| 2018 Febrero | 49 | 2 | 51 |
| 2018 Enero | 32 | 3 | 35 |
| 2017 Diciembre | 40 | 3 | 43 |
| 2017 Noviembre | 33 | 2 | 35 |
| 2017 Octubre | 17 | 4 | 21 |
| 2017 Septiembre | 18 | 3 | 21 |
| 2017 Agosto | 23 | 2 | 25 |
| 2017 Julio | 11 | 6 | 17 |
| 2017 Junio | 17 | 3 | 20 |
| 2017 Mayo | 16 | 2 | 18 |
| 2017 Abril | 11 | 2 | 13 |
| 2017 Marzo | 20 | 23 | 43 |
| 2017 Febrero | 13 | 5 | 18 |
| 2017 Enero | 14 | 5 | 19 |
| 2016 Diciembre | 26 | 6 | 32 |
| 2016 Noviembre | 51 | 5 | 56 |
| 2016 Octubre | 64 | 7 | 71 |
| 2016 Septiembre | 60 | 5 | 65 |
| 2016 Agosto | 40 | 5 | 45 |
| 2016 Julio | 44 | 2 | 46 |
| 2016 Junio | 51 | 8 | 59 |
| 2016 Mayo | 41 | 8 | 49 |
| 2016 Abril | 23 | 7 | 30 |
| 2016 Marzo | 28 | 10 | 38 |
| 2016 Febrero | 41 | 9 | 50 |
| 2016 Enero | 32 | 12 | 44 |
| 2015 Diciembre | 29 | 8 | 37 |
| 2015 Noviembre | 34 | 5 | 39 |
| 2015 Octubre | 56 | 11 | 67 |
| 2015 Septiembre | 41 | 6 | 47 |
| 2015 Agosto | 33 | 10 | 43 |
| 2015 Julio | 45 | 3 | 48 |
| 2015 Junio | 27 | 6 | 33 |
| 2015 Mayo | 24 | 3 | 27 |
| 2015 Abril | 30 | 19 | 49 |
| 2015 Marzo | 29 | 6 | 35 |
| 2015 Febrero | 27 | 6 | 33 |
| 2015 Enero | 36 | 4 | 40 |
| 2014 Diciembre | 59 | 7 | 66 |
| 2014 Noviembre | 54 | 8 | 62 |
| 2014 Octubre | 49 | 3 | 52 |
| 2014 Septiembre | 56 | 2 | 58 |
| 2014 Agosto | 46 | 4 | 50 |
| 2014 Julio | 45 | 5 | 50 |
| 2014 Junio | 40 | 3 | 43 |
| 2014 Mayo | 42 | 4 | 46 |
| 2014 Abril | 27 | 3 | 30 |
| 2014 Marzo | 56 | 2 | 58 |
| 2014 Febrero | 59 | 2 | 61 |
| 2014 Enero | 37 | 3 | 40 |
| 2013 Diciembre | 41 | 3 | 44 |
| 2013 Noviembre | 56 | 8 | 64 |
| 2013 Octubre | 69 | 16 | 85 |
| 2013 Septiembre | 55 | 8 | 63 |
| 2013 Agosto | 50 | 8 | 58 |
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| 2013 Junio | 8 | 0 | 8 |
| 2013 Mayo | 18 | 0 | 18 |
| 2013 Abril | 22 | 0 | 22 |
| 2013 Marzo | 9 | 0 | 9 |
| 2013 Febrero | 3 | 0 | 3 |
| 2013 Enero | 5 | 0 | 5 |
| 2012 Diciembre | 4 | 0 | 4 |
| 2012 Noviembre | 1 | 0 | 1 |
| 2012 Octubre | 3 | 0 | 3 |
| 2011 Marzo | 957 | 0 | 957 |
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