Diseño de una estrategia de infusión de midazolam ajustada al modelo farmacocinético de Greenblatt / Design of a strategy about midazolam infusion adjusted to the Greenblatt pharmacokinetic model

RESUMEN

Introducción: los sistemas de administración automática de fármacos, constituyen herramientas de investigación con un alto impacto en la práctica de la anestesiología.Objetivo: exponer la metodología que permitió el ajuste de los cálculos para el diseño de un régimen de administración manual de midazolam a partir de un modelo policompartimental. Metodología: se realizó un estudio analítico a modo de simulación farmacocinética empleando los parámetros del modelo de Greenblatt. Para el análisis de los resultados fue calculado el “por ciento de error”, la mediana del error (MDPE) y el error medio esperado (EME). Resultados: el valor de Vd tpeak calculado fue de 1302 ml / kg. La dosis de carga determinada fue de 0.26 mg / kg. Por el valor medio corregido de CLc igual a 32 ml / kg / min, se realizó el ajuste del cálculo de Vinfi, según la fórmula Vinfi = CpD x CL y la variación temporal según los regímenes Vinf (tn) = Vinf (tn-1) [(Vinf (tn-1) x e(1 + 1/t)t)/100] y Vinf(tn) = Vinf (tn-1) x 0.85. Conclusiones: se diseñó una metodología de administración del fármaco midazolam, modalidad TIVA manual que resultó un error mínimo con respecto a un régimen automático (TCI)(AU)

ABSTRACT

Introduction: automated drug dispensing systems are research tools with a high impact on the practice of anesthesiology. Objective: present a methodology that enables the adjustment of estimations for the design of a manual dispensing regimen for midazolam based on a multicompartmental model. Method: an analytical pharmacokinetic simulation study was conducted using the parameters in the Greenblatt model. Error percentage, median performance error (MDPE) and estimation mean error (EME) were calculated for the analysis of results. Results: the Vd tpeak value estimated was 1302 ml / kg. The loading dose determined was 0.26 mg / kg. For the corrected mean value of CLc equals 32 ml / kg / min, the estimated Vinfi was adjusted according to the formula Vinfi = CpD x CL, whereas temporal variation was adjusted according to regimens Vinf (tn) = Vinf (tn-1) - [(Vinf (tn-1) x e(1 + 1/t)t)/100] and Vinf(tn) = Vinf (tn-1) x 0.85. Conclusions: a methodology was designed for manual TIVA administration of midazolam which yielded a minimum error with respect to the automated regime (TCI)(AU)