FMEA与FMECA在PIVAS事前防范用药错误中的应用

目的 加强静脉用药调配中心（pharmacy intravenous admixture services,PIVAS）用药错误前瞻性、系统性防范,保障患者用药安全。方法 借鉴失效模式和影响分析（failure mode and effects analysis,FMEA）和失效模式、影响及危害分析（failure mode,effects and criticality analysis,FMECA）的风险管理方法,对失效模式危害性进行分析,对风险优先指数（risk priority number,RPN）值高的9个中等风险的失效模式进行改善并进行效果评价。结果 优先改善的9个中等风险的失效模式降为3个,共下降116个RPN值,下降幅度达52.25%,除适应证错误外,其他失效模式用药错误发生率明显降低,差异有统计学意义（P<0.05）,PIVAS的用药错误得到有效控制。结论 PIVAS应重点防范违反无菌操作。FMEA和FMECA是适合事前防范PIVAS用药错误的质量管理工具。     

基于NONMEM法建立紫杉醇群体药动学模型

目的：建立国人紫杉醇（paclitaxel,PTX）群体药动学（population pharmacokinetic,PPK）模型,为制定个体化给药方案提供理论支持。方法：收集138例接受紫杉醇治疗的肿瘤患者（建模组105例,验证组33例）210个血样,HPLC法测定紫杉醇血药浓度,PCR-RFLP法检测MDR1 C3435T。应用非线性混合效应模型（NONMEM）法,考察MDR1 C3435T基因多态性、合并用药及病理生理因素对紫杉醇药动学参数的影响,建立紫杉醇PPK模型。对模型进行拟合优度诊断、自举法（Bootstrap）内部验证,正态预测分布误差法（NPDE）及外部验证考察模型预测能力。结果：紫杉醇清除率（CL）和表观分布容积（V_d）的群体典型值分别为64.7 L·h^-1和1 240 L,患者内生肌酐清除率（CLcr）和给药速率（RATE）显著影响紫杉醇清除率。最终模型Bootstrap法验证结果与模型计算值相符,拟合优度、准确度及精密度均优于最简模型。结论：紫杉醇PPK最终模型稳定、有效,可结合Bayesian反馈法为临床优化给药方案提供科学依据。     

基于NONMEN法建立万古霉素新生儿群体药动学模型

目的:建立新生儿万古霉素群体药动学模型,为临床个体化给药方案提供参考。方法:回顾性收集80例静脉使用万古霉素新生儿的170个稳态血药浓度数据及临床资料,运用非线性混合效应模型(NONMEM),建立新生儿万古霉素群体药动学(PPK)模型;考察各项协变量对药动学参数的影响,对最终模型进行拟合优度、自举法(Bootstrap)及正态预测分布误差法(NPDE)验证。利用蒙特卡洛法评估患儿在不同给药方案下的血药浓度范围。结果:一室模型能较好地拟合万古霉素体内过程,清除率(CL)和表观分布容积(V)的群体典型值分别为0.297L·h-1和2.230L,表观分布容积对CL有显著影响。拟合优度、Bootstrap和NPDE表明最终模型稳定、预测结果可靠。建立不同体质量范围新生儿万古霉素初始剂量推荐表。结论:本研究建立的新生儿万古霉素PPK模型稳定可靠,可为优化新生儿给药方案提供依据。