Vancomycin의 AUC 측정에 사용되는 Bayesian Software Program의 비만 환자에 대한 정확도 및 편향도 평가
- 주제(키워드) vancomycin , 치료적 약물 모니터링 , 비만 환자군 , Bayesian software program
- 주제(DDC) 615.58
- 발행기관 아주대학교 글로벌제약임상대학원
- 지도교수 김소희
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 글로벌제약임상대학원 글로벌제약임상약학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000034379
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
[배경 및 목적] Vancomycin은 MRSA의 1차 치료제로 사용되는 항생제로, 농도 곡선 하 면적(area under the curve, AUC)의 대체 지표로써 trough level이 제안되었다. 최근의 연구에서는 trough level이 AUC를 충분히 대표하지 못함을 시사하였고, 2020년에 AUC 기반 전략으로의 TDM 지침의 전환이 이루어졌다. 본 연구에서는 vancomycin 치료적 약물 모니터링(Therapeutic drug monitoring, TDM) 전략이 한 점 채혈로 바뀌기 이전 기간에 두 점 채혈이 모두 이루어진 사례 중 비만환자의 사례를 대상으로 두 가지 Bayesian software program을 이용하여 두 점 및 한 점으로 해석한 약물동태학/약물동력학(pharmacokinetic/pharmacodynamic parameter, PK/PD) 지표들 간의 차이를 비교하는 것을 목적으로 하였다. [방법] 이 연구는 2010년 1월부터 2017년 12월까지 아주대학교병원에서 vancomycin을 투여받은 비만 환자(BMI(body mass index) ≥ 30 kg/m²)를 대상으로, trough level과 peak level 두 번의 채혈이 모두 이루어진 19세 이상의 비만 환자의 사례를 포함하며, 소아, 투석 환자, 48시간 미만 치료 환자는 제외되었다. 두 개의 Bayesian software program(Capcil®과 MwPharm®)을 이용해 두 점 및 한 점 채혈을 통해 추정된 AUC 및 trough level의 유의성을 확인하고, 두 점으로 해석된 값 대비 한 점을 통한 해석값의 정확도와 편향도를 확인하였다. [결과] 254례(106명)의 환자 중 105례(44명)가 제외되었으며, 가장 큰 제외 이유는 투석 환자였다. 선정된 환자의 나이, 체중, BMI는 각각 53(29-75)세, 88.7(62.3-111.0)kg, 31.3(30.1-37.9)kg/m2였다. 대부분이 BMI 30.0-34.9kg/m²에 해당하는 비만 1단계 환자였다. 한 점을 이용하여 추정된 AUC의 경우 Capcil로 추정된 값이 MwPharm보다 더 작았고, 이에 따라 Cacil을 통한 AUC는 기준 AUC(AUC REF) 대비 0.89, MwPharm은 0.98의 정확도를 보였다. 편향도 분석에서도 Capcil은 14.16%로 MwPharm의 9.88%에 비해 더 편향되었음을 확인하였다. Trough level의 경우 Capcil과 MwPharm 모두 높은 정확도(1.00, 0.98)와 낮은 편향도를 보였다(1.14%, 5.24%). 두 프로그램에서 기준 AUC와 한 점을 통해 해석된 AUC는 통계적으로 유의하게 다른 양상을 보였으며(P<0.01, P=0.011), 상관관계는 MwPharm에서 더 강한 상관관계를 보였다(R2 = 0.881 vs. R2 = 0.848). MwPharm을 통한 두 점 추정 AUC와 한 점 추정 AUC는 비교적 강한 상관관계를 보였다(R² = 0.926, P<0.01). 비만 환자의 약동학적 특성 분석에서는 일반 환자군 대비 비만 환자에서 분포용적(Vd)과 반감기는 더 작고, 청소율(CL)과 소실속도상수(ke)는 더 높은 경향을 보였다. [결론] 비만 환자에서 vancomycin의 약동학적 특성은 정상 환자군의 것과 다름을 알 수 있고, Bayesian software program간 정확도와 편향도 분석을 통해 더 적절한 전략을 채택함으로써 적절한 용량 설계를 가능하게 한다. [주제어] vancomycin, 치료적 약물 모니터링, 비만 환자군, Bayesian software program
more목차
Ⅰ. 서론 1
A. 연구 배경 1
B. 연구 목적 3
Ⅱ. 연구 방법 4
A. 연구 디자인 4
B. 대상 환자 및 자료 수집 4
C. 자료 분석 5
D. 통계 분석 9
Ⅲ. 연구 결과 10
A. 대상 환자의 특성 10
B. AUC 및 Trough level 분포 13
C. Bayesian Software Program에 따른 지표별 상관관계 15
D. Bayesian Software Program 정확도 및 편향도 20
Ⅳ. 고찰 및 결론 24
참고문헌 27
Abstract 29
