ChiCTR2500096891已完成不适用
机器学习技术辅助真实世界重症感染患者美罗培南 PK-PD 精准用药的前瞻性研究
科研项目经费1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2023年1月1日最近更新:
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 已完成
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 血药浓度
研究概览
简要总结
本课题拟建立高效稳定、便捷精准的 LC-MS/MS 测定技术,以经典群体药动学方法拟合模型,以机器学习技术辅助优化模型预测能力,开展深度群体药效学研究,实现美罗培南常规 TDM 及剂量预测、评价体系,为开发美罗培南个体化给药、精准给药网络技术平台提供有力依据和基础。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 队列研究
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- — 至 85(—)
- 性别
- All
入选标准
- •①危重症疾病有血流动力学障碍、器官衰竭、需呼吸机辅助通气等特殊治疗等;
- •②肺部感染有明确使用美罗培南的用药指征;
- •③经验性或目标性治疗的患者;
- •④连续用药时间超过 2 天、至少能得到一个稳态血药浓度;
- •⑤革兰氏阴性杆菌感染。
排除标准
- •②对碳青霉烯类药物过敏;
- •④革兰氏阳性球菌,病毒,真菌感染。
研究组 & 干预措施
病例组
结局指标
主要结局
血药浓度
栓塞事件及发生率
ADR/ADE 及发生率
次要结局
- 血药谷浓度
- 血肌酐
研究者
研究点 (1)
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