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Albuminemia, hematocrito, gasto cardíaco y modelos farmacocinéticos de infusión de propofol. Respuesta de los autores
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Albuminemia, hematocrito, gasto cardíaco y modelos farmacocinéticos de infusión de propofol. Respuesta de los autores Albuminaemia, haematocrit, cardiac output and pharmacokinetic propofol infusion models. Authors’ reply Sr. Director: Quedo muy agradecido por el interesante comentario a nuestra revisión1 . Estoy en total acuerdo en lo que respecta al impacto de la hipoalbuminemia y las condiciones de bajo débito en la farmacocinética de propofol en el paciente geriátrico. Nuestra caracterización de «intuitivo» al ajuste hecho por el anestesiólogo se refiere precisamente a que aunque ambas condiciones, y otras situaciones de variabilidad (por ejemplo, los cambios farmacodinámicos), son bien conocidas en ancianos, no hay cuantificaciones que hoy se puedan trasladar como covariables de trabajo a los modelos farmacocinéticos-farmacodinámicos o a las guías clínicas. La discusión entre evidencia y guías clínicas continúa2 . Esto es más complejo en una población que oscila entre individuos sanos y con diversas enfermedades asociadas. La modelización ha pretendido describir globalmente los cambios en edades extremas, obesidad, sexo3---5 , etc., y representarlos en un modelo compartimental de primer orden, sabiendo que no necesariamente reflejan la fisiología específica del cambio. Estos modelos son dise˜ nos de «cajas negras» que pretenden explicar con ecuaciones poliexponenciales para grandes grupos específicos de población (en este caso, ancianos sanos) el curso temporal de las concentraciones alcanzadas y la manifestación del efecto. Eventualmente, conociendo el comportamiento de los valores tipo y su variabilidad para una población sana, sería posible agregar otras covariables que representen condiciones patológicas de impacto en la cinética. Aún no llegamos a esa fase y es discutible si tiene sentido hacerlo. Lamentablemente, los llamados modelos seudofisiológicos6 , o la cinética de primera línea7 , han intentado representar la fase de mezcla inicial no han mostrado por ahora una mejor predictibilidad que los relativamente simples modelos compartimentales4 . De todas formas, los cambios multifactoriales son difíciles de incorporar a un modelo y aun de interpretar: por ejemplo, un anciano sin enfermedad cardiovascular, pero anémico, es probable que tenga un débito cardíaco alto por una menor viscosidad, aumentando el Vc, que puede
Véase contenido relacionado en DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.redar.2013.02.009
CARTAS AL DIRECTOR «tamponar» parcialmente el efecto de mayor fármaco libre de una eventual hipoalbuminemia basal. Pretendo ejemplificar con esto que siempre la comprensión del modelo farmacocinético basal permite entender el sentido y magnitud del cambio que agrega una condición patológica determinada para ajustar el modelo a un paciente individual. Por ahora muchos datos de impacto farmacológicos deben solo interpretarse en el contexto de las limitaciones de los modelos. Es menester destacar que contar con modelos farmacocinéticos incluidos en las infusoras computarizadas ha permitido no solo optimizar los resultados, sino tener la oportunidad de discutir estos fenómenos, conocer sus limitaciones y acercarnos a entender un poco mejor la complejidad de la administración de fármacos.
Bibliografía 1. Sepúlveda PO, Mora X. Reevaluación del comportamiento del curso temporal del efecto de propofol descrito por el modelo farmacocinético de Schnider. Rev Esp Anestesiol Reanim. 2012;59:542---8. 2. Moore RA, Derry S, Aldington D. From evidence-based medicine to guidelines and recommendations: A long and winding road. Eur J Anaesthesiol. 2011;28:753---5. 3. Cortínez LI, Anderson BJ, Penna A, Olivares L, Mu˜ noz HR, Holford NH, et al. Influence of obesity on propofol pharmacokinetics: Derivation of a pharmacokinetic model. Br J Anaesth. 2010;105:448---56. 4. Kazama T, Morita K, Ikeda T, Kurita T, Sato S. Comparison of predicted induction dose with predetermined physiologic characteristics of patients and with pharmacokinetic models incorporating those characteristics as covariates. Anesthesiology. 2003;98:299---305. 5. Sepúlveda P, Cortínez LI, Sáez C, Penna A, Solari S, Guerra I, et al. Performance evaluation of paediatric propofol pharmacokinetic models in healthy young children. Br J Anaesth. 2011;107:593---600. 6. Levitt DG, Schnider TW. Human physiologically based pharmacokinetic model for propofol. BMC Anesthesiol. 2005;5:4. 7. Avram MJ, Krejcie TC. Using front-end kinetics to optimize target-controlled drug infusions. Anesthesiology. 2003;99:1078---86.
P.O. Sepúlveda Servicio de Anestesiología y Dolor, Clínica Alemana Universidad del Desarrollo, Santiago de Chile, Chile Correo electrónico: [email protected] http://dx.doi.org/10.1016/j.redar.2013.02.010
Albuminemia, hematocrito, gasto cardíaco y modelos farmacocinéticos de infusión de propofol. Respuesta de los autores Albuminaemia, haematocrit, cardiac output and pharmacokinetic propofol infusion models. Authors’ reply Sr. Director: Quedo muy agradecido por el interesante comentario a nuestra revisión1 . Estoy en total acuerdo en lo que respecta al impacto de la hipoalbuminemia y las condiciones de bajo débito en la farmacocinética de propofol en el paciente geriátrico. Nuestra caracterización de «intuitivo» al ajuste hecho por el anestesiólogo se refiere precisamente a que aunque ambas condiciones, y otras situaciones de variabilidad (por ejemplo, los cambios farmacodinámicos), son bien conocidas en ancianos, no hay cuantificaciones que hoy se puedan trasladar como covariables de trabajo a los modelos farmacocinéticos-farmacodinámicos o a las guías clínicas. La discusión entre evidencia y guías clínicas continúa2 . Esto es más complejo en una población que oscila entre individuos sanos y con diversas enfermedades asociadas. La modelización ha pretendido describir globalmente los cambios en edades extremas, obesidad, sexo3---5 , etc., y representarlos en un modelo compartimental de primer orden, sabiendo que no necesariamente reflejan la fisiología específica del cambio. Estos modelos son dise˜ nos de «cajas negras» que pretenden explicar con ecuaciones poliexponenciales para grandes grupos específicos de población (en este caso, ancianos sanos) el curso temporal de las concentraciones alcanzadas y la manifestación del efecto. Eventualmente, conociendo el comportamiento de los valores tipo y su variabilidad para una población sana, sería posible agregar otras covariables que representen condiciones patológicas de impacto en la cinética. Aún no llegamos a esa fase y es discutible si tiene sentido hacerlo. Lamentablemente, los llamados modelos seudofisiológicos6 , o la cinética de primera línea7 , han intentado representar la fase de mezcla inicial no han mostrado por ahora una mejor predictibilidad que los relativamente simples modelos compartimentales4 . De todas formas, los cambios multifactoriales son difíciles de incorporar a un modelo y aun de interpretar: por ejemplo, un anciano sin enfermedad cardiovascular, pero anémico, es probable que tenga un débito cardíaco alto por una menor viscosidad, aumentando el Vc, que puede
Véase contenido relacionado en DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.redar.2013.02.009
CARTAS AL DIRECTOR «tamponar» parcialmente el efecto de mayor fármaco libre de una eventual hipoalbuminemia basal. Pretendo ejemplificar con esto que siempre la comprensión del modelo farmacocinético basal permite entender el sentido y magnitud del cambio que agrega una condición patológica determinada para ajustar el modelo a un paciente individual. Por ahora muchos datos de impacto farmacológicos deben solo interpretarse en el contexto de las limitaciones de los modelos. Es menester destacar que contar con modelos farmacocinéticos incluidos en las infusoras computarizadas ha permitido no solo optimizar los resultados, sino tener la oportunidad de discutir estos fenómenos, conocer sus limitaciones y acercarnos a entender un poco mejor la complejidad de la administración de fármacos.
Bibliografía 1. Sepúlveda PO, Mora X. Reevaluación del comportamiento del curso temporal del efecto de propofol descrito por el modelo farmacocinético de Schnider. Rev Esp Anestesiol Reanim. 2012;59:542---8. 2. Moore RA, Derry S, Aldington D. From evidence-based medicine to guidelines and recommendations: A long and winding road. Eur J Anaesthesiol. 2011;28:753---5. 3. Cortínez LI, Anderson BJ, Penna A, Olivares L, Mu˜ noz HR, Holford NH, et al. Influence of obesity on propofol pharmacokinetics: Derivation of a pharmacokinetic model. Br J Anaesth. 2010;105:448---56. 4. Kazama T, Morita K, Ikeda T, Kurita T, Sato S. Comparison of predicted induction dose with predetermined physiologic characteristics of patients and with pharmacokinetic models incorporating those characteristics as covariates. Anesthesiology. 2003;98:299---305. 5. Sepúlveda P, Cortínez LI, Sáez C, Penna A, Solari S, Guerra I, et al. Performance evaluation of paediatric propofol pharmacokinetic models in healthy young children. Br J Anaesth. 2011;107:593---600. 6. Levitt DG, Schnider TW. Human physiologically based pharmacokinetic model for propofol. BMC Anesthesiol. 2005;5:4. 7. Avram MJ, Krejcie TC. Using front-end kinetics to optimize target-controlled drug infusions. Anesthesiology. 2003;99:1078---86.
P.O. Sepúlveda Servicio de Anestesiología y Dolor, Clínica Alemana Universidad del Desarrollo, Santiago de Chile, Chile Correo electrónico: [email protected] http://dx.doi.org/10.1016/j.redar.2013.02.010