Vancomicina por AUC: cómo pasar del valle a la monitorización bayesiana

Durante años, la vancomicina se ajustó mirando un solo número: el valle, con meta de 15 a 20 mg/L en infecciones graves, como recomendaba el consenso de 2009.² El consenso de 2020 de ASHP, IDSA, PIDS y SIDP cambió esa práctica. Para infecciones graves por Staphylococcus aureus resistente a meticilina (SARM), recomienda guiar la dosis por el área bajo la curva de 24 horas sobre la CIM (AUC₂₄/CIM), con meta de 400 a 600 (asumiendo una CIM de 1 mg/L por microdilución), y deja de recomendar la monitorización sólo por valle.¹

Esta guía explica el porqué del cambio, las dos formas de estimar el AUC y los errores que más se repiten al llevarlo a la práctica.

Por qué el valle no basta

El efecto de la vancomicina se relaciona con la exposición total al fármaco, que es lo que mide el AUC. En neumonía por S. aureus, un AUC₂₄/CIM de 400 o más se asoció a mejor respuesta clínica y bacteriológica³, y en bacteriemia por SARM se observó la misma relación.⁴

El valle es un sustituto imperfecto de esa exposición: dos pacientes con el mismo valle pueden tener AUC muy distintos, y un AUC adecuado puede alcanzarse con valles bajo 15 mg/L. El gráfico lo muestra con dos pacientes ilustrativos.

Perseguir valles de 15 a 20 mg/L lleva con frecuencia a exposiciones mayores que las necesarias, y la exposición alta se asocia a nefrotoxicidad⁵ sin una ganancia demostrada en eficacia. Un metaanálisis encontró menos daño renal agudo con la monitorización por AUC que con la monitorización por valle⁶, en línea con lo observado al cambiar de estrategia en un mismo hospital.⁷ El AUC permite apuntar a la exposición suficiente sin pasarse.

Dos formas de estimar el AUC

1. Estimación bayesiana

Parte de un modelo farmacocinético poblacional (cómo se comporta la vancomicina en pacientes parecidos según peso, edad y función renal) y lo ajusta al paciente con sus niveles medidos. Es la opción que el consenso prefiere¹ porque:

• Funciona con uno o dos niveles, y con frecuencia basta un valle.^8,9
• No exige que el paciente esté en estado estacionario: se puede ajustar desde las primeras dosis.
• Incorpora los cambios de función renal y de dosis a lo largo del tratamiento.

Su limitación es que depende de que el modelo poblacional represente al paciente. En poblaciones especiales (obesidad, pacientes críticos con depuración aumentada, pediatría) conviene usar modelos desarrollados para ellas.

2. Ecuaciones de primer orden con dos niveles

Con un nivel cercano al máximo y otro al valle, tomados en el mismo intervalo de dosificación, se calculan la constante de eliminación y el volumen del paciente, y con ellos el AUC (método de Sawchuk-Zaske y sus variantes).¹⁰ No requiere modelo poblacional ni software especializado, pero exige dos muestras bien cronometradas, idealmente en estado estacionario.

En la práctica

1. Dosis de carga en pacientes graves: el consenso sugiere 20 a 35 mg/kg de peso real, sin superar 3 g.¹
2. Dosis de mantención estimada con el modelo, según la función renal.
3. Niveles según el método elegido: uno o dos para el bayesiano, dos bien cronometrados para las ecuaciones de primer orden.
4. Ajuste hacia el AUC₂₄/CIM de 400 a 600 y nueva estimación si cambia la función renal.

Los errores que más se repiten

• Horarios que no se registran. El cálculo usa la hora real de inicio y término de la infusión y la hora real de la muestra. Si se anota la hora programada y no la real, el AUC calculado no corresponde al paciente.
• Muestra durante la infusión. Un «valle» tomado mientras pasa la dosis sobreestima la exposición.
• Función renal inestable. Con la creatinina cambiando día a día, la estimación de ayer ya no sirve: hay que volver a calcular.
• La planilla de turno. El cálculo vive en un archivo que cada farmacéutico adaptó a su manera, y tres meses después nadie puede auditar de dónde salió una dosis.

Registro y auditoría

Pasar a AUC no es sólo cambiar una fórmula: es cambiar lo que se registra. Para que el ajuste sea auditable, cada cálculo tiene que quedar ligado al paciente con sus datos de entrada (dosis, horarios, niveles, función renal), el modelo usado y la recomendación emitida. Eso es lo que permite revisar un caso meses después y, a la vez, contar las intervenciones de la unidad para su informe mensual.

Fuentes

1. Rybak MJ et al. Therapeutic monitoring of vancomycin for serious methicillin-resistant Staphylococcus aureus infections: a revised consensus guideline and review by ASHP, IDSA, PIDS and SIDP. Am J Health Syst Pharm 2020;77(11):835–864.
2. Rybak M et al. Therapeutic monitoring of vancomycin in adult patients: a consensus review of ASHP, IDSA and SIDP. Am J Health Syst Pharm 2009;66(1):82–98.
3. Moise-Broder PA et al. Pharmacodynamics of vancomycin and other antimicrobials in patients with Staphylococcus aureus lower respiratory tract infections. Clin Pharmacokinet 2004;43(13):925–942.
4. Kullar R et al. Impact of vancomycin exposure on outcomes in patients with methicillin-resistant Staphylococcus aureus bacteremia. Clin Infect Dis 2011;52(8):975–981.
5. Lodise TP et al. Relationship between initial vancomycin concentration-time profile and nephrotoxicity among hospitalized patients. Clin Infect Dis 2009;49(4):507–514.
6. Aljefri DM et al. Vancomycin area under the curve and acute kidney injury: a meta-analysis. Clin Infect Dis 2019;69(11):1881–1887.
7. Finch NA et al. A quasi-experiment to study the impact of vancomycin area under the concentration-time curve-guided dosing on vancomycin-associated nephrotoxicity. Antimicrob Agents Chemother 2017;61(12):e01293-17.
8. Neely MN et al. Prospective trial on the use of trough concentration versus area under the curve to determine therapeutic vancomycin dosing. Antimicrob Agents Chemother 2018;62(2):e02042-17.
9. Pai MP, Neely M, Rodvold KA, Lodise TP. Innovative approaches to optimizing the delivery of vancomycin in individual patients. Adv Drug Deliv Rev 2014;77:50–57.
10. Sawchuk RJ, Zaske DE. Pharmacokinetics of dosing regimens which utilize multiple intravenous infusions: gentamicin in burn patients. J Pharmacokinet Biopharm 1976;4(2):183–195.