Modelos elegidos por la forma en que se comporta cada fármaco.
PK-Bayes no aplica una fórmula única: interpreta los niveles de vancomicina y fenitoína según el comportamiento propio de cada fármaco, para apoyar la decisión de dosificación.
Al saturar las enzimas hepáticas (CYP2C9/2C19), un pequeño incremento de dosis produce un salto exponencial en la concentración sérica.
La hipoalbuminemia incrementa la fracción libre activa. El nivel total aparente subestima el efecto biológico real.
Una base poblacional adecuada para iniciar la evaluación.
La plataforma incluye modelos publicados para población adulta hospitalizada (entre ellos Goti, Rodvold, Thomson y Yamamoto) además de una alternativa simplificada de un compartimento. El profesional selecciona el enfoque pertinente y PK-Bayes lo individualiza con los datos observados.
Goti et al. (2018)
2 Comp.Variabilidad interindividual de V1 optimizada a límites fisiológicos (~30% BSV) para evitar sobreajustes ante muestreos de 1 nivel valle en adultos y UCI.
Rodvold et al. (1988)
2 Comp.Modelo clásico de referencia para pacientes hospitalizados adultos con amplia validación histórica.
Thomson et al. (2009)
2 Comp.Modelo bicompartimental con covariables completas de peso corporal y función renal en pacientes hospitalarios.
Prior Institucional VFG
Híbrido LocalModelo adaptativo entrenado con los casos clínicos y patrones de prescripción del propio centro de salud.
La literatura como punto de partida; la población local como fuente de aprendizaje.
Con datos suficientes y revisados, PK-Bayes permite evaluar el desempeño de los modelos de referencia en la población del centro y desarrollar estimaciones institucionales que complementen la evidencia publicada.
Esta función está orientada al análisis retrospectivo y requiere supervisión profesional antes de utilizar sus resultados en el trabajo clínico.