An objective view into vancomycin therapeutic monitoring proposed guideline modifications and controversy : a population pharmacokinetic and Bayesian-based modeling perspective

Abstract

La vancomycine est l'un des antibiotiques les plus prescrits, principalement utilisé pour les infections suspectées et confirmées à Staphylococcus aureus résistant à la méthicilline (SARM). Les infections par des souches de SARM font peser une charge importante sur le système de santé, à laquelle s'ajoute l'incertitude qui demeure quant à la posologie optimale de la vancomycine. Les récentes lignes directrices révisées sur le suivi thérapeutique de la vancomycine, publiées en 2020, avalisent principalement l'estimation directe de l'aire sous la courbe de concentration en fonction du temps (AUC) par l'utilisation d'équations bayésiennes ou pharmacocinétiques (PK) de premier ordre pour le suivi thérapeutique. Pour mieux informer la posologie de la vancomycine, nous avons d'abord mis à jour une revue précédente des analyses pharmacocinétiques de population (PopPK) de la vancomycine publiées chez les adultes et les enfants. Pour ce faire, nous avons déterminé les caractéristiques des modèles pharmacocinétiques rapportés et identifié les diverses sources potentielles de variabilité observées dans différentes sous-populations particulières. Motivés par la controverse existante autour des nouvelles directives de surveillance thérapeutique de la vancomycine et par l'absence d'une étude approfondie des méthodes recommandées, nous avons recueilli des données hospitalières et construit un cadre de modélisation qui nous a permis d'évaluer les recommandations des directives sur les méthodes de surveillance, tout en considérant une variété de scénarios et d'hypothèses cliniques réalistes. Notre analyse a confirmé que la surveillance bayésienne est la méthode la plus rapide et la plus fiable, à condition qu'elle soit correctement mise en œuvre, la plus importante condition pour cela étant l'utilisation de modèles bayésiens a priori appropriés. De plus, nous avons montré que le suivi bayésien ne nécessite pas nécessairement des niveaux de concentration de types creux ou pic et peut en fait être réalisé en utilisant un niveau aléatoire. Aussi, nous avons démontré que l'utilisation correcte des équations pharmacocinétiques de premier ordre exigerait au moins deux mesures de concentration à l'état d'équilibre. L’utilisation de la méthode creux-seulement de la vancomycine à l'état d'équilibre peut être tout aussi efficace dans certaines situations que nous avons explorées ici. En considérant la larges étendue et la grande variabilité des populations traitées à la vancomycine en termes d'âge, de gravité de l'infection et de scénarios cliniques, cette thèse adopte un regard objectif pour évaluer quantitativement le gain potentiel de chaque méthode de surveillance de la vancomycine, en explorant leur adéquation en termes d'effort nécessaire, de disponibilité des ressources et de gain potentiel. Compte tenu des lignes directrices sur la vancomycine récemment publiées et de la controverse qui persiste, nous pensons que cette thèse a permis de démêler la variété et la complexité de l'utilisation de la vancomycine et a apporté un éclairage supplémentaire plus objectifvement informé vers un suivi thérapeutique optimal de la vancomycine.

Vancomycin is among the most prescribed antibiotics, mainly used for suspected and confirmed methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) infections. Infections by MRSA strains carry a substantial burden on the health care system, supplemented by the uncertainty that remains regarding vancomycin optimal dosing. The recent revised vancomycin therapeutic monitoring guidelines published in 2020, endorsed primarily the direct estimation of area under the concentration-time curve (AUC) through the use of Bayesian or first-order pharmacokinetic (PK) equations monitoring. To better inform vancomycin dosing, we first updated a previous review of published vancomycin population pharmacokinetic (PopPK) analysis in both adults and children. This was accomplished by determining the characteristics of the reported pharmacokinetic models and identifying the potential various sources of variability observed in different special subpopulations. Motivated by the existing controversy around the new vancomycin therapeutic monitoring guidelines and the lack of a thorough investigation of the recommended methods, we collected hospital data and built a modeling framework that allowed us to assess the guideline recommendations of monitoring methods while considering a variety of realistic clinical scenarios and assumptions. Our analysis affirmed that Bayesian monitoring is the fastest and most reliable method, conditional on its proper implementation, the most important being the use of proper Bayesian priors. Moreover, we showed that Bayesian monitoring does not necessarily require trough or peak concentration levels and can in fact be performed using a random level. Proper use of first-order PK equations required at least two steady-state concentration measurements. Alternatively, simpler trough-only vancomycin monitoring near steady-state can be as effective in certain cases that we explored here. By considering the wide ranges and the high variability in populations treated with vancomycin in terms of age, the severity of infection, and clinical scenarios, this thesis takes an objective look to quantitatively assess the potential gain of each vancomycin drug monitoring method, by investigating their suitability in terms of the effort needed, the availability of resources and the resulting gain. Considering the recently released vancomycin guidelines and the ensuing controversies between well-established clinical teams, we believe that this dissertation helped untangle the variety and complexity of vancomycin use and brought additional insights towards a more objective and optimal vancomycin therapeutic monitoring.