TORRE DE DAVID Aplicativo PK/PD

TORRE DE DAVID
Aplicativo PK/PD en Antibioticoterapia
Autor: David E. Guerra M. Médico Farmacólogo.
drdavidguerra@gmail.com
Medellín - Colombia
Medellín, 20 de Septiembre de 2023
Señores
EQUIPO DE ATENCIÓN EN SALUD
Médicos, Enfermeras, Farmacéuticos, Microbiólogos y Personal Administrativo del Sistema
Asunto: Presentación Software y APP Torre de David
Ad portas de la Era Post Antibióticos además de crear nuevos medicamentos antiinfecciosos
debemos diseñar programas para hacer uso Efectivo y Seguro de los Antimicrobianos usando
Dosis Individualizadas Ajustadas por Pk/Pd en vez de las dosis estándar. Existe suficiente
evidencia científica que soporta la conclusión de que para conseguir un manejo más optimizado
de las infecciones simples y complejas es necesario utilizar los antibióticos conforme a los índices
Pk/Pd, según cada tipo de medicamento y monitorizar los niveles de los antimicrobianos en
algunas situaciones, además de tener en cuenta el foco de infección y la difusión de los
antimicrobianos al mismo. De esta manera se puede mejorar la eficacia clínica y
reducir la potencial toxicidad de los antimicrobianos.
Utilizando el software Torre de David he realizado un Estudio Preliminar de tipo Descriptivo en el
cual se comparan las Dosis Estándar presentadas en la Guías versus las Dosis Individualizadas
y Ajustadas por Pk/Pd usando la APP Torre de David con base en la CIM90 presentadas en el
CLSI y el EUCAST año 2017, son muy preocupantes porque revelan un alto porcentaje de sub-
dosificación, y nos deben conducir a tomar medidas drásticas en los ajustes de dosis, de lo
contrario como decía la OMS en el 2011: "Sí no actuamos hoy, no habrá futuro"
Seguimos sumando esfuerzos para combatir la Multirresistencia Antimicrobiana. Necesitamos
apoyo institucional para sostenerlo gratuitamente en la web y realizar el despliegue e
implementación a nivel institucional para lograr el objetivo de llegar a la mayor cantidad posible
de Médicos, Enfermeras, Farmacéuticos y Microbiólogos (Bacteriólogos) para el fomento del Uso
Efectivo y Seguro de los Antimicrobianos.
De Medellín para Colombia y el mundo.
Muchas gracias por su atención.
Atentamente,
DAVID E. GUERRA M.
Médico Farmacólogo
Autor

TORRE DE DAVID
TORRE
DE
DAVID
http://18.188.160.174/TorreDeDavid/login.aspx
AUTOR:
DAVID ELOY GUERRA MAZO
Médico y Cirujano
Universidad Pontificia Bolivariana
Especialista en Farmacología
Universidad de Antioquia
PROLOGO

TORRE DE DAVID
TORRE DE DAVID es un Aplicativo PK/PD para la terapia Individualizada con
los Medicamentos, tendencia futura de la Terapéutica, en la cual los parámetros
Farmacocinéticos (PK) y Farmacodinámicos (PD) propios de cada
medicamento y de cada individuo pretenden resultados específicos ajustados a
la realidad de cada paciente, a diferencia de las guías actuales basadas en
aspectos generales.
Esta aplicación tiene en cuenta las relaciones entre El Paciente, El Medicamento
y La Bacteria. Con el paciente considera los siguientes aspectos: Sexo, Edad,
Talla, Peso, Función Renal, la Concentración de Albumina plasmática y el
Volumen de Distribución variable en pacientes en estado crítico; con la bacteria
considera la Concentración Inhibitoria Mínima 90 (CIM90) reportado en el
antibiograma o en las bases de datos (EUCAST y CLSI), además incluye un
panel que restringe la selección de antimicrobianos según el Fenotipo o
Mecanismo de Resistencia reportado; y con el medicamento se consideran los
parámetros Farmacocinéticos y Farmacodinámicos específicos.
Hace parte integral del aplicativo el libro Guía Básica en Uso Correcto de
Antibacterianos segunda edición 2023, de mi autoría, Resumen Monográfico,
de consulta mediante un vínculo en las Referencias, dirigida al Honorable Cuerpo
Médico como herramienta para el Uso Correcto de Medicamentos capítulo
Antibacterianos, tema prioritario dada la alta incidencia en la Resistencia
Bacteriana.
En el libro se describen los criterios para seleccionar un antibacteriano, la
clasificación actual, la dosis en neonatos, niños y adultos, y la descripción de
cada grupo antibacteriano con: generalidades, mecanismos de acción, espectro,
indicaciones, y toxicidad (efectos secundarios, reacciones adversas, efectos
tóxicos) y precauciones.
Como guía está sometida al criterio médico, y corresponde al prescriptor revisar
el tema de una forma más amplia cuando así lo amerite el caso (Ver lecturas
sugeridas).
Espero que esta obra sea de gran utilidad para la correcta utilización de los
medicamentos antimicrobianos, en beneficio de nuestros pacientes y del
equilibrio ecológico.
David E. Guerra M.
Autor

TORRE DE DAVID
GUÍA PARA USAR APP TORRE DE DAVID Versión Premium 2023
1- Introducir su usuario y contraseña suministrada para uso personal o institucional.
2- Entrar al aplicativo dando Clic a la imagen de la calculadora.
3- Al llenar la identificación podrás hacerle seguimiento a tu paciente. El aplicativo asignará un serial diferente para
proteger la privacidad del(a) paciente.
4- Paso 1
- Captura de bacteria y fenotipo
- Captura de diagnóstico (código CIE10)
- Captura de Antibióticos de acuerdo a la bacteria y el diagnóstico seleccionados
- Captura de biodisponibilidad según vía de administración
5- Paso 2
- Seleccionar la Concentración Inhibitoria Mínima (CIM) de acuerdo al Antibiótico y Bacteria seleccionados en el
paso anterior 1.
6- Paso 3
- Captura de sexo, edad, peso y talla del paciente
- Captura de creatinina y albumina
- Cálculo de la Tasa de Filtración Glomerular (TFG)
- Captura de tiempo de medición
7- Paso 4
- Realiza el cálculo de la dosis sugerida y presenta los resultados para alcanzar el objetivo de PK/PD
- Permite programar frecuencia para recordatorios de seguimiento del paciente
8- Instructivo específico para llenar la información solicitada del(a) paciente en la celda correspondiente. La
edad está calculada en años, para los menores de un año se debe usar decimales (# de meses ÷ 12), y el peso en
Kilogramos. Al llenar el dato de la Creatinina se calcula la TFG con la fórmula de Cockroft- Gault AJUSTADA o de
Schwartz en niños.
NOTA: La Albumina del paciente es importante conocerla en casos de condiciones de modificación:
➢ Por dilución: Obesidad, Gestación, Insuficiencia Cardiaca, Corpulmonale, pericarditis, etc.
➢ Por disminución de la síntesis: Desnutrición, Mal absorción gastrointestinal, Quemaduras graves, Tumores,
Inflamaciones o Infecciones graves, Tuberculosis, Cirrosis hepática o Hepatopatías graves, Envejecimiento,
Sarcoidosis, Amiloidosis, etc.
➢ Por pérdidas: Nefrosis, Glomerulonefritis, fistulas de alto débito, diarreas crónicas, etc.
9- Los datos cinéticos del medicamento se llenan automáticamente al seleccionar el Medicamento, mediante la
pestaña. En el caso del Volumen de Distribución (Vd) permite cambios para los pacientes en Estado Crítico, donde
este valor cambia, y generalmente en los Medicamentos hidrosolubles se aumenta hasta 2 a 4 veces (ver
Referencias).Los antibacterianos disponibles están ordenados alfabéticamente en español. Recuerda que estos
datos admiten rangos de hasta 1 a 2 Desviaciones Estándar (SD), o 20 a 25%, por la variabilidad intra e
interindividual.
10- Al confirmar el software calcula los parámetros terapéuticos farmacocinéticos y farmacodinámicos (PK/PD),y
suministra UNA DOSIS SUGERIDA AJUSTADA con la cual podrás alcanzar el objetivo, acorde con una Meta pre-
establecida según el tipo de Antimicrobiano; pero la Meta admite modificaciones sí quieres saber cuál sería la
NUEVA DOSIS SUGERIDA AJUSTADA en ese caso especial.
11- Al desarrollar modelos PK/PD se busca mejorar la Eficacia y Eficiencia en el uso de los agentes antimicrobianos. El
logro de esta metodología es describir, predecir y comprender la evolución temporal del efecto antibiótico en función
de la dosis administrada, orientado no solo a garantizar la Eficacia Clínica (mejoría del(a) paciente), sino
principalmente a lograr una mayor Eficacia Antibiótica (erradicación bacteriana) y también limitar y retardar la
resistencia bacteriana.
12- Para una Efectividad Terapéutica y Antibiótica óptima, además de su Prescripción correcta acorde con el criterio
médico, deben concurrir la Dispensación correcta por el farmacéutico, la Administración correcta por el personal de
enfermería y el Uso correcto por el(a) paciente o su cuidador, un correcto manejo del medicamento en el Sistema
de Suministros, y finalmente garantizar la Calidad del Antibiótico (Equivalencia terapéutica).
13- Con la APP Torre de David se puede monitorizar el Uso de Antimicrobianos por institución, ciudad, región o país, al
guardar los datos históricamente, manteniendo la confidencialidad de los datos de los pacientes e instituciones, por
lo cual es una herramienta epidemiológica.
14- Al hacer uso de la calculadora el usuario manifiesta que ha leído este Manual de Uso, y acepta que la
decisión final sobre el Plan de Tratamiento para su paciente está basada en su criterio médico y es de su
absoluta responsabilidad.

TORRE DE DAVID
*EPA: Efecto Post Antibiótico
Acción PICO DEPENDIENTE:
PICO TERAPEÚTICO:
Cp Max/CIM90
El EPA* se obtiene con picos mayores
a 10 a 12:
➢ Aminoglucósidos
➢ Fluorquinolonas
➢ Nitroimidazoles
➢ Polipéptidos

TORRE DE DAVID
Acción TASA DEPENDIENTE:
TASA TERAPEÚTICA:
ABC/CIM90
La inhibición de la capacidad de generar
RESISTENCIA se obtiene con relaciones mayores a
25 en Inmunocompetentes y mayores a 125 a 150 en
Inmunocomprometidos e infecciones severas:
➢ Aminoglucósidos
➢ Carbapenems
➢ Estreptograminas
➢ Fluorquinolonas
➢ Glucopéptidos y
Lipopéptidos
➢ Macrólidos
Azalidos
➢ Oxazolidinonas
➢ Rifamicinas
➢ Tetraciclinas

TORRE DE DAVID
Acción TIEMPO DEPENDIENTE:
TIEMPO TERAPEÚTICO:
t/CIM90
La inhibición de la capacidad de generar
RESISTENCIA se obtiene con relaciones mayores a
50 a 60 % del Intervalo (T):
➢ Anfenicoles
➢ Carbapenems
➢ Cefalosporinas
➢ Diaminopirimidinas
➢ Estreptograminas
➢ Fosfomicinas
➢ Glucopéptidos y
Lipopéptidos
➢ Lincosaminas
➢ Macrólidos
➢ Monobactámicos
➢ Oxazolidinonas
➢ Penicilinas
➢ Sulfonamidas
➢ Tetraciclinas

TORRE DE DAVID
EVIDENCIACLÍNICASOBRE
APLICACIÓN PK/PD
Fármaco
Betalactámicos
Amoxicilina
Amoxicilina
Modelo/ microorganismo (clase)
Sinusitis y otitis media humanos
Infecciones del tracto respiratorio humanos
Pacientes inmunocompetentes
Bacilos gramnegativos y Streptococcus
Modelo animal
Modelo animal
Índice/ Breakpoint PK/PD
TC>MIC > 40%
TC>MIC > 40%
TC>MIC 30% - 40%
TC>MIC 40% - 50%
TC>MIC 60% - 70%
TC>MIC 90% - 100%
TC>MIC 50% - 60%
TC>MIC 40% - 50%
Eficacia
> 80% recuperación bacteriológica
100% recuperación bacteriológica
Recuperación clínica
Eficacia bacteriológica (85% -100%).
Actividad bactericida máxima
Organismos sin PAE
Organismos con PAE
Eficacia bacteriológica
Referencia
Craig (2001a)
Dagan y col. (2001)
Fantin (2006)
Craig (2001)
Vogelman y col. (1988)
Jacob (2001b)
Andes y Craig (1998)
Woodnutt y Berry (1999)
Ratón neutropénico/S. pneumoniae
Infecciones del tracto respiratorio rata
/S. pneumoniae
Modelo PD in vitro/S. pneumoniae (susceptibles)
/7S. pneumoniae (intermedios MIC 0.25 )
/S. pneumoniae (cepas con
/E. coli
Infección del tracto respiratorio en Cerdos
/Haemophilus parasuis
Modelo PD in vitro (E coli)
Ratón neutropénico/Klebsiella pneumoniae
Muslo de ratón neutropénico
/E. coli, P. aeruginosa y S. pneumoniae
TC>MIC 40%
TC>MIC 80%
TC>MIC < 20%
TC>MIC > 30% - 45%
TC>MIC >
TC>MIC >
TC>MIC >
TC>MIC >
50%
50%
60% y Cmax/MIC = 10
80%
100% de supervivencia
Efecto bactericida (reducción 3 unidades log)
No hay cambio en recuento bacteriano
Máxima recuperación microbiológica
Amoxicilina Máxima eficacia antibacteriana Gustafsson y col. (2001)
Amoxicilina
Ampicilina
Cefalosporinas
Cefazolina
Ticarcilina
Penicilina
Cefepima
Cefprozil
Ceftriaxona
Penicilina
TC>MIC > 80%
AUC0-24h
TC>MIC > 40%
TC>MIC 60% - 70%
TC>MIC 100%
TC>MIC 55%
TC>MIC 83% - 95%
Cmax/MIC 4.3
TC>MIC 40% - 50%
TC>MIC 50%
T>MBC 95% a 100%
TC>MIC > 35%, Cmax/MIC 5
TC>MIC > 65%, Cmax/MIC 15
Erradicación bacteriana
Resistencia y sobrecrecimiento
Bacteriotático
Bactericida
Eficacia microbiológica
Allix y col., 2003
White y col. (1989)
Craig (1995)
/S. aureus
Vogelman y col. (1988)
Humanos/infección por gramnegativos
Muslo de ratón neutropénico/S. pneumoniae
Modelo de ratón con meningitis/S. pneumoniae
Modelo de infección conejos/Pneumococcus
Modelo de peritonitis ratón/Pneumococcus
80% a 90% de recuperación microbiológica
Máxima actividad bactericida
Máxima supervivencia
Eficacia bacteriológica (esterilización LCR)
Actividad bactericia máxima
Actividad bactericia máxima
Tam y col. (2002)
Nicolau y col. (2000)
Lutsar y col. (1997)
Erlendsdottir y col. (2001)
Penicilinas Modelo PD in vitro/S. pneumoniae
(cultivo simple o micto)
Modelo animal/Microorganismos gramnegativos
Modelo animal/Staphilococcus spp.
Diferentes enfermedades infecciosas (humanos)/
Microorganismos sensibles
TC>MIC > 40% - 50%
Cmax/MIC =10
TC>MIC > 30% - 40% / 60% - 70%
TC>MIC > 20% - 30% / 40% - 50%
TC>MIC = 97%
TC>MIC = 71.5%
TC>MIC = 90%
Erradicación bacteriana
Bacteriostático/Máxima actividad bactericida
Bacteriostático/Máxima actividad bactericida
Recuperación clínica
Fallo tratamiento
Corte recuperación/fallo tratamiento
Kunsden y col. (2003)
Penicilinas Craig (ISAP diapo)
Piperacilina Sádaba y col. (2004)
Betalactámicos
Betalactámicos
Betalactámicos
Betalactámicos
Betalactámicos

TORRE DE DAVID
Ver las citas, entre parentesis, en Referencias de la página 11
PK/PDINDICES:AntibioticClass
Aminoglycosides Maximumkilling(43) AUC0–24/MIC80–100 Clinicalcure(82–86) Cmax/MIC8–10;AUC/MIC>70
Resistancesuppression(87) Cmax/MIC10–30 Microbiologicalcure ··
Carbapenems Maximumkilling(88) 40%T>MIC Clinicalcure(89) 75%T>MIC;Cmin/MIC5
Resistancesuppression(90,91) 16×MIC;Cmin/MIC>6,2 Microbiologicalcure(17) 54%T>MIC
Cephalosporins Maximumkilling(11) 60–70%T>MIC Clinicalcure(92) 100%T>MIC
Resistancesuppression ·· Microbiologicalcure(16,93) 60–100%T>MIC;95%T>4,3xMIC
Penicillins Maximumkilling(11) 40–50%T>MIC Clinicalcure ··
Resistancesuppression(94) 40–50%T>MIC Microbiologicalcure(95) 40–50%T>MIC
Fluoroquinolones Maximumkilling(11,96) AUC0–24/MIC>30–100 Clinicalcure(15,86,96,97,98) AUC0–24/MIC≥125–250;Cmax/MIC
≥8
Resistancesuppression(99,100,101) AUC0–24/MIC>160;AUC0–24/MPC
≥22
Microbiologicalcure(14,86,102) AUC0–24/MIC≥34–125;Cmax/MIC≥8
Vancomycin Maximumkilling(103) AUC0–24/MIC86–460 Clinicalcure(20,21) AUC0–24/MIC≥400–450
Resistancesuppression(104) AUC0–24/MIC>200 Microbiologicalcure(20) AUC0–24/MIC≥400
Linezolid Maximumkilling ·· Clinicalcure(22) AUC0–24/MIC≥85;85%T>MIC
Resistancesuppression ·· Microbiologicalcure(22) AUC0–24/MIC80–120;85%T>MIC
Tigecycline Maximumkilling(105) 50%T>MIC Clinicalcure(106,107,108) AUC0–24/MIC>12,8–17,9;fAUC
0–24/MIC≥0,9
Resistancesuppression ·· Microbiologicalcure(109,110) AUC0–24/MIC6,9–17,9
Daptomycin Maximumkilling(111,112) AUC0–24/MIC38–442 Clinicalcure ··
Resistancesuppression(104) AUC0–24/MIC>200 Microbiologicalcure ··
Colistin Maximumkilling(113,114) AUC0–24/MIC7–23 Clinicalcure ··
Resistancesuppression ·· Microbiologicalcure ··
Thaksto:www.thelancet.com/infectionPublishedonlineApril24,2014http://dx.doi.org/10.1016/S1473-3099(14)70036-2
AUC0–24/MIC=ratioofareaundertheconcentrationtimecurvefrom0to24htominimuminhibitoryconcentration.Cmax/MIC=ratioofmaximumconcentrationofantibioticinadosing
Preclinicalstudies Clinicalstudies
Concentration-dependent
Time-dependent
Concentration-dependentandtime-dependent
Table1:Studiesreportingpharmacokinetic/pharmacodynamicindicesfrompreclinicalandclinicalassessments,byantibioticclass

TORRE DE DAVID
RECOMENDACIONES DE CONSENSO MUNDIAL
1. Existe evidencia clínica amplia de que la escogencia terapéutica
EQUIVOCADA llevará a una mayor mortalidad.
2. El laboratorio de microbiologíaía, los Comités de Infecciones y el área
administrativa DEBEN trazar una política de educación y racionalización de
los antibióticos en cada Institución, esto podría evitar complicaciones y
disminuir costos.
Nuevas Evidencias:
3. Guideline for Implementing an Antibiotic Stewardship Program. IDSA GUIDE
LINE. Clinical Infectious Diseases® 2016;62(10):e51–e77.
4. Jason A Roberts, et al. Individualised antibiotic dosing for patients who
are critically ill: challenges and potential solutions. Lancet Infect Dis,
April 24, 2014. http://dx.doi.org/10.1016/S1473-3099(14)70036-2
5. L. Escobar et al. Consideraciones farmacocinéticas en el paciente
crítico. Rev Med Chile 2012; 140: 780-788
6. Julie M. Varghese, BPharm (Hons)a, Jason A. Roberts, PhD, BPharm (Hons),
FSHPa,b,c, Jeffrey Lipman, MBBCh, FCICM, MDa,b. Antimicrobial
Pharmacokinetic (PK) and Pharmacodynamic (PD) Issues in the
Critically Ill with Severe Sepsis and Septic Shock. Crit Care Clin 27 (2011)
19–34.
David E. Guerra M.
Médico Farmacólogo
Autor

TORRE DE DAVID
REFERENCIAS TABLA 1:
11. Craig WA. Pharmacokinetic/pharmacodynamic parameters:rationale for antibacterial dosing of mice and men.
Clin Infect Dis 1998; 26: 1–10.
15. Forrest A, Nix DE, Ballow CH, Goss TF, Birmingham MC, Schentag JJ. Pharmacodynamics of intravenous
ciprofl oxacin in seriously ill patients. Antimicrob Agents Chemother 1993; 37: 1073–81.
14. Ambrose PG, Grasela DM, Grasela TH, Passarell J, Mayer HB, Pierce PF. Pharmacodynamics of fl
uoroquinolones against Streptococcus pneumoniae in patients with community-acquired respiratory tract
infections. Antimicrob Agents Chemother 2001; 45: 2793–97.
16. Crandon JL, Bulik CC, Kuti JL, Nicolau DP. Clinical pharmacodynamics of cefepime in patients infected
with Pseudomonas aeruginosa. Antimicrob Agents Chemother 2010; 54: 1111–16.
17. Li C, Du X, Kuti JL, Nicolau DP. Clinical pharmacodynamics of meropenem in patients with lower respiratory
tract infections. Antimicrob Agents Chemother 2007; 51: 1725–30.
20. Moise-Broder PA, Forrest A, Birmingham MC, Schentag JJ. Pharmacodynamics of vancomycin and other
antimicrobials in patients with Staphylococcus aureus lower respiratory tract infections. Clin Pharmacokinet
2004; 43: 925–42.
21. Zelenitsky S, Rubinstein E, Ariano R, et al, and the Cooperative Antimicrobial Therapy of Septic Shock-
CATSS Database Research Group. Vancomycin pharmacodynamics and survival in patients with methicillin-
resistant Staphylococcus aureus-associated septic shock. Int J Antimicrob Agents 2013; 41: 255–60
22. Rayner CR, Forrest A, Meagher AK, Birmingham MC, Schentag JJ. Clinical pharmacodynamics of linezolid in
seriously ill patients treated in a compassionate use programme. Clin Pharmacokinet 2003; 42: 1411–23.
43. Vogelman B, Gudmundsson S, Leggett J, Turnidge J, Ebert S,Craig WA. Correlation of antimicrobial
pharmacokinetic parameters with therapeutic effi cacy in an animal model.J Infect Dis 1988; 158: 831–47.
82. Kashuba ADM, Nafziger AN, Drusano GL, Bertino JSJ Jr. Optimizingaminoglycoside therapy for nosocomial
pneumonia caused by gramnegativebacteria. Antimicrob Agents Chemother 1999; 43: 623–29
83. Moore RD, Lietman PS, Smith CR. Clinical response toaminoglycoside therapy: importance of the ratio of
peak concentration to minimal inhibitory concentration. J Infect Dis 1987; 155: 93–99.
84. Drusano GL, Ambrose PG, Bhavnani SM, Bertino JS, Nafziger AN,Louie A. Back to the future: using
aminoglycosides again and how to dose them optimally. Clin Infect Dis 2007; 45: 753–60.
85. Highet VS, Forrest A, Ballow CH, Schentag JJ. Antibiotic dosing issues in lower respiratory tract
infection: population-derived area under inhibitory curve is predictive of effi cacy. J Antimicrob Chemother
1999; 43 (suppl A): 55–63.
86. Zelenitsky SA, Harding GK, Sun S, Ubhi K, Ariano RE. Treatment and outcome of Pseudomonas aeruginosa
bacteraemia: an antibiotic pharmacodynamic analysis. J Antimicrob Chemother 2003;52: 668–74.
87. Tam VH, Ledesma KR, Vo G, Kabbara S, Lim TP, Nikolaou M.Pharmacodynamic modeling of aminoglycosides
against Pseudomonas aeruginosa and Acinetobacter baumannii: identifying dosing regimens to suppress resistance
development. Antimicrob Agents Chemother 2008; 52: 3987–93
88. Ong CT, Tessier PR, Li C, Nightingale CH, Nicolau DP. Comparative in vivo effi cacy of meropenem,
imipenem, and cefepime against Pseudomonas aeruginosa expressing MexA-MexB-OprM effl ux pumps. Diagn
Microbiol Infect Dis 2007; 57: 153–61.
89. Ariano RE, Nyhlen A, Donnelly JP, Sitar DS, Harding GK, Zelenitsky SA. Pharmacokinetics and
pharmacodynamics of meropenem in febrile neutropenic patients with bacteremia.Ann Pharmacother 2005; 39:
32–38.
90. Tam VH, Schilling AN, Melnick DA, Coyle EA. Comparison of betalactams in counter-selecting resistance
of Pseudomonas aeruginosa.Diagn Microbiol Infect Dis 2005; 52: 145–51.
91. Tam VH, Schilling AN, Neshat S, Poole K, Melnick DA, Coyle EA. Optimization of meropenem minimum
concentration/MIC ratio to suppress in vitro resistance of Pseudomonas aeruginosa.Antimicrob Agents Chemother
2005; 49: 4920–27
92. McKinnon PS, Paladino JA, Schentag JJ. Evaluation of area under the inhibitory curve (AUIC) and time
above the minimum inhibitory concentration (T>MIC) as predictors of outcome for cefepime and ceftazidime in
serious bacterial infections. Int J Antimicrob Agents 2008; 31: 345–51.
93. Tam VH, McKinnon PS, Akins RL, Rybak MJ, Drusano GL. Pharmacodynamics of cefepime in patients with Gram-
negative infections. J Antimicrob Chemother 2002; 50: 425–28.
94. Knudsen JD, Odenholt I, Erlendsdottir H, et al. Selection of resistant Streptococcus pneumoniae during
penicillin treatment in vitro and in three animal models. Antimicrob Agents Chemother 2003; 47: 2499–506.
95. Craig WA, Andes D. Pharmacokinetics and pharmacodynamics of antibiotics in otitis media. Pediatr Infect
Dis J 1996; 15: 255–59.
96. Zelenitsky SA, Ariano RE. Support for higher ciprofl oxacin AUC 24/MIC targets in treating
Enterobacteriaceae bloodstream infection. J Antimicrob Chemother 2010; 65: 1725–32.
97. Preston SL, Drusano GL, Berman AL, et al. Pharmacodynamics of levofloxacin: a new paradigm for early
clinical trials. JAMA 1998; 279: 125–29.
98. Peloquin CA, Cumbo TJ, Nix DE, Sands MF, Schentag JJ. Evaluation of intravenous ciprofl oxacin in
patients with nosocomial lower respiratory tract infections. Impact of plasma concentrations, organism,
minimum inhibitory concentration, and clinical condition on bacterial eradication. Arch Intern Med 1989;
149: 2269–73.
99. Jumbe N, Louie A, Leary R, et al. Application of a mathematical model to prevent in vivo amplifi cation
of antibiotic-resistant bacterial populations during therapy. J Clin Invest 2003; 112: 275–85.

TORRE DE DAVID
100. Tam VH, Louie A, Deziel MR, Liu W, Leary R, Drusano GL. Bacterial-population responses to drug-selective
pressure: examination of garenoxacin’s effect on Pseudomonas aeruginosa. J Infect Dis 2005; 192: 420–28.
101. Olofsson SK, Marcusson LL, Komp Lindgren P, Hughes D, Cars O. Selection of ciprofl oxacin resistance
in Escherichia coli in an in vitro kinetic model: relation between drug exposure and mutant prevention
concentration. J Antimicrob Chemother 2006; 57: 1116–21.
102. Drusano GL, Preston SL, Fowler C, Corrado M, Weisinger B, Kahn J. Relationship between fl uoroquinolone
area under the curve: minimum inhibitory concentration ratio and the probability of eradication of the
infecting pathogen, in patients with nosocomial pneumonia. J Infect Dis 2004; 189: 1590–97.
103. Craig WA. Basic pharmacodynamics of antibacterials with clinical applications to the use of beta-
lactams, glycopeptides, and linezolid. Infect Dis Clin North Am 2003; 17: 479–501.
104. Firsov AA, Smirnova MV, Lubenko IY, Vostrov SN, Portnoy YA, Zinner SH. Testing the mutant selection
window hypothesis with Staphylococcus aureus exposed to daptomycin and vancomycin in an in vitro dynamic
model. J Antimicrob Chemother 2006; 58: 1185–92.
105. van Ogtrop ML, Andes D, Stamstad TJ, et al. In vivo pharmacodynamic activities of two glycylcyclines
(GAR-936 and WAY 152,288) against various gram-positive and gram-negative bacteria. Antimicrob Agents
Chemother 2000; 44: 943–49.
106. Meagher AK, Ambrose PG, Grasela TH, Ellis-Grosse EJ. Pharmacokinetic/pharmacodynamic profi le for
tigecycline-a new glycylcycline antimicrobial agent. Diagn Microbiol Infect Dis 2005; 52: 165–71.
107. Rubino CM, Bhavnani SM, Forrest A, et al. Pharmacokineticspharmacodynamics of tigecycline in patients
with communityacquired pneumonia. Antimicrob Agents Chemother 2012; 56: 130–36.
108. Bhavnani SM, Rubino CM, Hammel JP, et al. Pharmacological and patient-specific response determinants
in patients with hospital-acquired pneumonia treated with tigecycline. Antimicrob Agents Chemother 2012;
56: 1065–72.
109. Meagher AK, Ambrose PG, Grasela TH, Ellis-Grosse EJ. The pharmacokinetic and pharmacodynamic profi le
of tigecycline. Clin Infect Dis 2005; 41 (suppl 5): S333–40.
110. Passarell JA, Meagher AK, Liolios K, et al. Exposure-response analyses of tigecycline effi cacy in
patients with complicated intra-abdominal infections. Antimicrob Agents Chemother 2008; 52: 204–10.
111. Dandekar PK, Tessier PR, Williams P, Nightingale CH, Nicolau DP. Pharmacodynamic profi le of daptomycin
against Enterococcus species and methicillin-resistant Staphylococcus aureus in a murine thigh infection
model. J Antimicrob Chemother 2003; 52: 405–11.
112. Safdar N, Andes D, Craig WA. In vivo pharmacodynamic activity of daptomycin. Antimicrob Agents Chemother
2004; 48: 63–68.
113. Dudhani RV, Turnidge JD, Coulthard K, et al. Elucidation of the pharmacokinetic/pharmacodynamic
determinant of colistin activity against Pseudomonas aeruginosa in murine thigh and lung infection models.
Antimicrob Agents Chemother 2010; 54: 1117–24.
114. Dudhani RV, Turnidge JD, Nation RL, Li J. fAUC/MIC is the most predictive
pharmacokinetic/pharmacodynamic index of colistin against Acinetobacter baumannii in murine thigh and lung
infection models. J Antimicrob Chemother 2010; 65: 1984–90.

TORRE DE DAVID Aplicativo PK/PD

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

Similar a TORRE DE DAVID Aplicativo PK/PD

Similar a TORRE DE DAVID Aplicativo PK/PD (20)

Más de David Eloy Guerra Mazo

Más de David Eloy Guerra Mazo (7)

Último

Último (20)

TORRE DE DAVID Aplicativo PK/PD