简介:血药浓度狭义上是指药物在人体血液中的稳态浓度。所谓稳态血药浓度(steadyblooddrugconcentration)是指规则服药后当机体的吸收量和排泄量达到平衡状态时的血药浓度。常规血药浓度监测的血样应在浓度最低时采取,一般是在早晨服第一次药之前。检测峰值只用于证实毒性作用的存在以及进行药动学研究之用,其采血时间视该药吸收和分布的速度而定。在无毒副作用的稳定情况下,6~12个月抽血1次,每次在同一时间。在发作、有毒副作用或联用其他药物时,抽血次数要增加,且抽血时间应选在发作时或自觉最不适时,以便搞清该血药浓度是峰值还是谷值。
简介:
简介:摘要目的通过血药浓度监测常用抗癫痫药在临床应用中血药浓度与药物疗效及不良反应的关系,以防止或减少药物不良反应的发生。方法采用荧光偏振免疫法对患者血药浓度监测结果及临床疗效不良反应进行分析评价。结果在有效血药浓度范围内癫痫发作控制效果好,不良反应发生少。结论癫痫患者应重视血药浓度监测,选择抗癫痫药物类型不当和药物剂量过低是造成疗效不满意的重要因素。
简介:摘要目的探讨分析甲氨蝶呤药物浓度检测及其临床应用进展。方法采集我院肿瘤科使用MTX患者的静脉血液50份。使用Agilent1100HPLC仪器测量样品含量,色谱柱选用NucleosilC18柱,流动相选用甲醇和磷酸盐缓冲液,二者体积比为1582。紫外检测波长设置为306nm,流速为1.0ml/min。将血样离心,取50μL血清,加入高锰酸钾溶液75μL(10%浓度),混匀后离心,取上清液100μL加入5μL氢氧化钠溶液(0.4mol/L),混匀后取20μL进样。样品含量用外标法以峰高计算。结果MTX血清样品在0.1~20.0mg/L的浓度范围内线性关系良好,其浓度X和峰高Y的直线回归方程为Y=0.4987X+0.0658,相关系数r=0.9999,血清最低检测浓度为0.04mg/L。结论使用HPLC方法检测MTX血药浓度,采样量较少,操作简便,结果准确性较高,具有诸多优点。
简介:目的:总结我院近3年4种抗癫痫药物的血药浓度监测结果,为临床安全、合理应用抗癫痫药物提供参考。方法:运用回顾性研究方法对我院2011年1月~2014年5月共1692例抗癫痫药物监测数据进行分析。结果:丙戊酸钠(valproate,VPA)、卡马西平(carbamazepine,CBZ)、苯巴比妥(phenobarbital,PB)和苯妥英钠(phenytoin,PHT)的监测频率(例/人)分别为2.46、1.74、1.30和1.41。VPA、CBZ、PB和PHT谷浓度在有效浓度范围内的比例分别是57.23%、69.02%、22.50%和11.46%,(P〈0.05),两两之间均存在显著性差异;其中毒率分别是8.04%、7.09%、17.50%和16.67%,VPA和CBZ(P=0.584),PB和PHT(P=0.872)均不存在显著性差异,而VPA和PB(P=0.001),VPA和PHT(P=0.004)之间均存在显著性差异,CBZ和PB(P=0.001),VPA和PHT(P=0.003)之间也存在显著性差异。结论:VPA和CBZ监测频率高于PB和PHT,中毒率低于PB和PHT。
简介:随着抗菌药物的广泛应用,在抗菌药物的选择压力下,细菌不断发生耐药性变异,以求生存[1].虽然人们对细菌的耐药机制进行了广泛和深入的研究,并从抗菌药物治疗及药物开发方面做了大量工作,但细菌耐药仍变得越来越严重,部分原因是由于目前基于MIC的治疗浓度,仅阻止了大部分敏感细菌的生长,而使耐药突变菌株得到选择性富集扩增[2,3].为了减少细菌耐药,人们曾试图用限制抗菌药物使用及抗菌药物轮换使用等手段,但效果并不理想.为了解决这一难题,DrlicaK等提出了防突变浓度(mutantpreventionconcen-tration,MPC)和突变选择窗(mutantselectionwin-dow,MSW)概念,现将有关文献综述如下:
简介:摘要 目的:通过西门子Viva-E全自动药物分析仪(Siemens Viva-E)和雅培ARCHITECT i2000SR全自动免疫分析系统(Abbott ARCHITECT i2000SR)对免疫抑制剂他克莫司血药浓度进行检测,分析两种仪器的精密度、准确性、一致性。方法:分别采用Siemens Viva-E(酶免疫增强放大法)和Abbott ARCHITECT i2000SR(化学发光微粒免疫分析方法)分别测定低、中、高3个水平昆莱室内质控品,分析仪器的精密度;分别测定2021卫生部临床检验中心提供的室间质量评价质控品,以液相色谱串联质谱联用仪(LC-MS)测定法为参考方法,分析两种方法与其的相关系数,评价检测结果的准确性;分别测定672份他克莫司谷浓度临床标本,分析不同方法学的一致性。结果:室内质控品在Abbott ARCHITECT i2000SR变异系数较较Siemens Viva-E低,但在低、中浓度水平p>0.05,无统计学差异,在高浓度水平p<0.05,差别有统计学意义;室间质控品测定结果与参考方法相比相关系数良好,均>0.99;临床标本测定结果显示两种仪器检测数据一致性良好,P>0.05,没有统计学差异。结论:目前临床实验室常用的Siemens Viva-E和Abbott ARCHITECT i2000SR在测定他克莫司血药浓度水平上没有明显的统计学差异,但是在高浓度室内质控品,Abbott ARCHITECT i2000SR较Siemens Viva-E变异系数小,精密度高。
简介:目的:建立用HPLC法同时快速测定多种抗癫痫药物血药浓度的方法。方法:血样处理采用硫酸锌沉淀法,色谱分析采用DiamonsilC18色谱柱(250mm×4.6mm,5μm),Waters2695型液相色谱分析系统,流动相为甲醇-水(65:35),紫外检测波长225nm。实验数据用WatersEmpower液相色谱工作站处理,以阿普唑仑为内标,通过峰面积进行定量。结果:苯巴比妥在2.5~80μg/mL(r=0.9995)、苯妥英钠在1.25~40μg/mL(r=0.9985)、卡马西平在0.625~20μg/mL(r=0.9998)、氯硝西泮在0.1~3.2μg/mL(r=0.9997)、艾司唑仑在0.125~4μg/mL(r=0.9994)、地西泮在0.125~4μg/mL(r=0.9987)间线性关系良好,各药的平均回收率及血浆最低检测浓度(S/N≥3)分别为苯巴比妥101.07%和0.250μg/mL。苯妥英钠100.80%和0.312μg/mL,卡马西平100.32%和0.025μg/mL,氯硝西泮99.28%和0.040μg/mL。艾司唑仑99.25%和0.031μg/mL,地西泮101.05%和0.062μg/mL。各药物低、中、高3种浓度的日内、日间RSD均≤10%。结论:此法采血量少、预处理快速简便、方法灵敏度和准确性高,适合临床常规血药浓度监测。
简介:摘要:目的:分析药物浓度监测对精神科安全用药指导的作用。方法:回顾性分析2021年1月至2021年12月我院4620例精神科住院患者,药物治疗期间进行药物浓度监测。结果在参考浓度以内、低于参考浓度和高于参考浓度三个条件下,利培酮的比例分别为71.00%、15.59%和13.41%,喹硫平的比例分别为70.99%和22.92。%、6.09%;氯氮平72.00%、19.96%、8.04%;奥氮平67.95%、20.99%、11.05%;阿立哌唑73.87%、18.04%、8.09%;酮、喹硫平、氯氮平C/D比值、奥氮平高剂量和阿立哌唑均低于小剂量组,差异有统计学意义(P
简介:摘要:跟随着我国的发展,我国人民生活条件的提高,但是有很多人承受不了社会带给他们的巨大压力,导致在精神层面受到了一定的伤害。针对药物浓度进行监测能够有效避免患者用药后出现副作用,并且防止患者因为用药计量或者用药种类不当而发生危险,本文的目的就是为了研究药物浓度检测对指导精神科安全用药,希望可以通过这种方法,在临床上进行先一步的使用,能够为我国的精神病患者做出一定的贡献。方法 :对长期在医院治疗,服用氯氮平的患者进行液相色谱仪对血液进行检测,这样可以有效的观测药物浓度、患者年龄、效果三者之间的关系。结果 :通过液相色谱仪检测的方法,可以明确的得到,药物的浓度与患者的年龄有着很大的关系,特别是年龄越大的人,使用的药物浓度就越高。长期服用这种药物,可以有效的缓解患者的病情,所以,在针对不同的患者病情不同时,要采取不同的药物治疗方法,为患者病情的好转做出努力。
简介:摘要目的探索对丙泊酚药物浓度和意识状态改变敏感的脑功能特征。方法选择拟行胸腹部手术治疗的男性患者6例,对所有患者使用靶控输注设备进行丙泊酚输注,初始药物浓度设置为1.0 mg/L,然后每6 min增加0.2 mg/L,直到患者达到无意识状态。同时,采集患者的脑电信号。将采集的脑电信号进行预处理并提取脑功能特征。构建药物浓度相同、意识状态不同和意识状态相同、药物浓度相同两个数据集,并使用线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)、逻辑回归(logistic regression, LR)和支持向量机(support vector machine, SVM)3种机器学习算法模型在不同的数据集上进行分类分析。结果特征筛选结果显示功率谱-δ-顶区、排列熵(permutation entropy, PE)-δ-颞区和相位滞后指数(phase lag index, PLI)-α-顶区到顶区为对意识状态改变敏感的特征,使用这3个特征在LDA、LR和SVM机器学习算法模型上得到的意识状态分类正确率分别为(82±5)%、(83±5)%和(84±4)%;功率谱-β-额区、功率谱-β-颞区和功率谱-β-顶区对药物浓度改变敏感,使用这3个特征在LDA、LR和SVM机器学习算法模型上得到的药物浓度分类正确率分别为(77±4)%、(76±4)%和(80±4)%。功率谱-δ-顶区在药物浓度变化时没有明显变化(P>0.05),而在意识状态从有意识到无意识明显升高(P<0.001);PE-δ-颞区和功率谱-β-额区在从低药物浓度到高药物浓度和从有意识到无意识时均明显降低(P<0.001);PLI-α-顶区到顶区在低药物浓度状态下明显高于其在高药物浓度状态下(P<0.001),但是其在意识状态变化时并没有明显变化(P>0.05);功率谱-β-颞区和功率谱-β-顶区在意识状态变化时均没有出现明显变化(P>0.05),但是功率谱-β-颞区从低药物浓度到高药物浓度时明显升高(P<0.001),而功率谱-β-顶区从低药物浓度到高药物浓度时明显降低(P<0.05)。结论功率谱-δ-顶区可以很好地表征意识水平的变化同时避免药物浓度的影响,在精确监测麻醉深度上具有潜力。