Right dose, right now: using big data for bedside personalised drug dosing
Projectomschrijving
Samenvatting bij afronding
Antibiotica doseren bij ernstig zieke patiënten is erg lastig. Hun lichaam breekt de antibiotica soms sneller en soms juist langzamer af. Daarom is de beste dosis waarschijnlijk voor iedereen verschillend. En de juiste dosis verandert ook tijdens ziekte en behandeling. Maar vaak krijgt elke patiënt toch steeds dezelfde dosis. Ook op de intensive care.
Daarom is de AutoKinetics software ontwikkeld. De software haalt veel gegevens over de patiënt uit het elektronisch dossier. Die gegevens worden in een wiskundig model gestopt. De computer berekent zo voor elke patiënt op elk moment de juiste dosis. En dat advies is altijd direct beschikbaar voor de artsen aan het bed van de patiënt.
Resultaten
Binnen het Right Dose Right Now project is AutoKinetics doorontwikkeld zodat de gegevens altijd goed worden opgehaald. Ook is onderzocht welke modellen het beste werken met AutoKinetics.
Tot slot is een groot gerandomiseerd klinisch onderzoek uitgevoerd. Daaruit blijkt dat gepersonaliseerd doseren met AutoKinetics haalbaar is en dat het kan leiden tot het sneller en beter behalen van gewenste concentraties van antibiotica.
Samenvatting bij start
Per week krijgen bijna 300 patiënten in Nederland ernstige sepsis. Bijna 100 van hen overlijden.
Op tijd de juiste dosis antibiotica toedienen is hierbij van levensbelang. Maar dat is lastig bij zeer ernstig zieke patiënten. Door hun ziekte en behandeling gaat hun lichaam anders om met antibiotica dan normaal. Dit kan leiden tot ernstige bijwerkingen door overdosering en falen van de behandeling door onderdosering.
Er is software ontwikkeld om doseringsadvies te geven voor antibiotica aan het bed van de patiënt. Deze software is gekoppeld met het elektronisch patiëntendossier. Alle relevante gegevens kunnen op deze manier direct worden meegewogen, bijvoorbeeld gegevens over bloedsomloop en nierfunctie. Zo kan op elk moment een individueel doseringsadvies worden gegeven, zelfs nog vóórdat de behandeling start.
In de project wordt deze software ingezet op de intensive care bij patienten met ernstige sepsis. Er zal onder andere worden onderzocht of dit leidt tot betere dosering en verkorting van de behandelduur.
Producten
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers, Hulshof, Roggeveen, Guo
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers, De Man, Hulshof
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Roggeveen, Elbers
Auteur: Roggeveen
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Elbers
Auteur: Fleuren et al
Magazine: Critical Care
Auteur: Roggeveen et al
Magazine: Trials
Auteur: Luca Roggeveen et al
Magazine: Frontiers in Psychiatry
Auteur: Guo et al
Magazine: Antimicrobial Agents and Chemotherapy
Auteur: Guo et al
Magazine: Pharmacological Research
Auteur: Tingjie Guo et al
Magazine: British Journal of Clinical Pharmacology
Auteur: Guo, Roggeveen
Auteur: Roggeveen, Fleuren, Guo, Elbers, Bosman
Auteur: Roggeveen, Driessen, Guo, Elbers, Bosman
Auteur: Tingjie Guo
Verslagen
Eindverslag
Antibiotica doseren bij ernstig zieke patiënten is erg lastig. Hun lichaam breekt die soms sneller en soms juist langzamer af. Daarom is de beste dosis waarschijnlijk voor iedereen verschillend. En de juiste dosis verandert ook tijdens ziekte en behandeling. Maar vaak krijgt elke patiënt toch steeds dezelfde dosis. Zelfs op de intensive care. Daarom is de AutoKinetics software ontwikkeld. De software haalt veel gegevens over de patiënt uit het elektronisch dossier. Die gegevens worden in een wiskundig model gestopt. De computer berekent zo voor elke patiënt op elke moment de juiste dosis. Dat advies is altijd direct beschikbaar voor de artsen aan het bed van de patiënt.
Samenvatting van de aanvraag
Sepsis remains a major healthcare problem. In the Netherlands, 15.000 patients develop severe sepsis each year and 30% of them will die, despite treatment in intensive care units (ICUs). Fast and adequate administration of antibiotics is crucial. However, antibiotic dosing is particularly difficult in the critically ill, as their pharmacokinetic profile is markedly disturbed. Still, doctors invariably use standard dosing schemes. This may cause drug-related toxicity because of overdosing, or treatment failure in case of underdosing. Therefore, many hospitals rely on Therapeutic Drug Monitoring. However, availability is not universal, and especially lacking at the bedside. This is why we developed AutoKinetics (AutoK) software. AutoK has direct access to the large amount of patient data that is routinely collected in electronic patient records in ICUs, such as data on fluid balance and organ function. The software uses the data in pharmacokinetic models and thus allows for faster and more precise dosing advice. AutoK runs on the computer at the bedside. Thus, advice is readily available, even before treatment is started, and is continuously updated as disease and therapy evolve: true personalised dosing. We believe that AutoK can improve antibiotic dosing, morbidity and mortality for severe sepsis. Therefore, we intend to study which pharmacokinetic models best predict antibiotic concentrations for three antibiotics using AutoK (ceftriaxone, vancomycin and meropenem). We will then use these in a two-center clinical trial. We will randomise patients with severe sepsis (n=42 per group, per antibiotic), for antibiotic dosing through AutoK or standard therapy. The primary endpoint is attainment of relevant PD targets. Secondary endpoints include morbidity, mortality, quality of life and length of stay. By reducing length of stay, AutoK can lead to a cost saving of more than €50 million per year, in addition to expected improvements for mortality and quality of life.