Op de intensive care (IC) krijgen patiënten meestal standaarddoseringen antibiotica om ontstekingen te remmen. Voorwaarde is dat adequate antibioticaspiegels in het bloed bereikt worden. Maar juist dat is lastig bij IC-patiënten. Hun nieren en lever werken vaak minder goed en geneesmiddelen worden vaak anders verdeeld in het lichaam dan bij gezonde mensen. Daarbij maken dialyseapparatuur of een hart-longmachine het bereiken van een toereikende antibioticaspiegel in het bloed uitermate lastig.
Ongevoelig
Bij 60 procent van de IC-patiënten blijkt de standaarddosering antibiotica onvoldoende. Daardoor wordt de infectie niet voldoende behandeld en is er meer kans dat bacteriën ongevoelig worden voor de antibiotica. Bovendien kan het de ligduur op de IC en in het ziekenhuis onnodig verlengen.
De oplossing ligt in het personaliseren van de dosis antibiotica, stellen onderzoekers van het Erasmus MC. In het DOLPHIN-onderzoek gebeurde dat door de hoeveelheid antibiotica in het bloed direct te meten. Dat heet therapeutic drug monitoring. De ziekenhuisapotheek ontwikkelde voor die metingen eigen computermodellen en literatuur. Blijkt uit de meting dat de dosering niet optimaal is, dan krijgt de behandelend intensivist het advies die aan te passen. Vervolgens wordt gemonitord wat de invloed van die aanpassing is op de bacteriegroei.
Personalisering van de dosis door de hoeveelheid antibiotica in het bloed te meten bleek mogelijk, maar het heeft geen invloed op de totale ligduur op de IC. Dat blijkt uit de DOLPHIN-studie waarin onderzoekers van de ziekenhuisapotheek, de afdeling Microbiologie en Infectieziekten en de afdeling Intensive Care van het Erasmus MC, samenwerkten met acht ziekenhuizen.
Op zoek naar andere manieren
Ziekenhuisapotheker prof. dr. Birgit Koch leidde het onderzoek met arts-onderzoekers Tim Ewoldt en Alan Abdulla. Koch: ‘Op dit moment is de dosering voor iedereen min of meer hetzelfde, terwijl patiënten allemaal anders zijn. De meeste doseringen zijn lang geleden ontwikkeld in een tijd dat patiënten minder complexe aandoeningen hadden, met minder complexe behandelingen. Bacteriën reageerden nog goed op de middelen. We moeten nu op zoek naar andere manieren om de dosis te personaliseren per patiënt. Dat kan met machine learning-modellen om bij risicopatiënten sneller te zijn en vanaf de eerste dosis te optimaliseren.’
ZonMw financierde mede het onderzoek.
