Bayesiaanse optimalisatie van individu gespecificeerde *Target Controlled Infusion*

Populatie gebaseerde farmacokinetische-dyanmische (PKPD) modellen van propofol
worden in de dagelijkse praktijk gebruikt om propofol op te titreren tot een
bepaalde plasma- en/of "effect site"-spiegel. Aangenomen is dat de
populatie-gebaseerde schatting van de propofol-plasma-concentratie een
statistische fout ("error") van 20% heeft, vergeleken met de daadwerkelijk
gemeten propofolconcentraties in de individuele patiënt. Deze fout is als
acceptabel bestempeld in de klinisch toegepaste nieuwe generatie
target-controlled infusion systemen voor propofol toediening (TCI).

Een nieuwe technologie is recent ontwikkeld om propofol concentraties in plasma
te meten binnen ca. 10 minuten na bloedafname. Deze technologie biedt de
mogelijkheid om de statistische residuaal fout tussen voorspelde (populatie) en
gemeten (individuele) propofol plasma concentratie gedurende onderhoud van
anesthesie te verminderen. Een vermindering van de "prediction error" heeft
meerdere potentiële voordelen zoals vermindering van accumulatie van het
medicament, sneller herstel van anesthesie, minder overinfusie van propofol
wanneer men de doseringen start.

Onze studie test of aanpassing van de populatie PKPD model (dat gebruikt wordt
om infusiesnelheiden gedurende onderhoud van anesthesie te bepalen), gebaseerd
op gemeten verschillen en voorspelde concentraties, de "residual errors" tussen
subsequente metingen en verwachte concentraties verminderd. Deze
individualisatie van het populatie PKPD model zal gedaan worden middels een
Bayesiaanse benadering, aangezien dit een goede methode is gebleken voor het
updaten van PK-modellen gedurende infusies, wanneer intermitterende
medicijnconcentratie metingen zijn uitgevoerd. Deze methode past het startende
(populatie) farmacokinetische model aan op basis van de gemeten bloedwaarden om
een patientspecifiek (individueel) model te creëren.

Onze hypothese is dat tijdens-de-operatie aanpassing of 'fine tuning' van het
populatie PKPD model van propofol de residuaal fout (residual error) tussen
verwachte en gemeten plasma-concentraties gedurende onderhoud van anesthesie
verminderd. Dit wanneer de aangepaste PKPD modellen gebruikt worden om propofol
infusiesnelheiden te bepalen voor streefconcentraties die door de
verantwoordelijke anesthesist zijn ingesteld.

Gerandomiseerde prospectieve dubbel blind studie

Gedurende de ingreep zal de patiënt standaardmonitoring ondergaan, zoals
gebruikelijk gedurende anesthesie. Er zal een infuus worden geprikt in de
niet-dominante arm of hand bij wijze van veneuze toegang voor vocht en
medicatie. In dezelfde arm zal, als standaardzorg, een arterielijn worden
ingebracht in de a. radialis, na lokale lidocaine injectie. Dit zal gebruikt
worden voor bloedafname voor klinische zorg, maar ook voor propofol metingen.
Voornaamste zal deze arterielijn worden gebruikt voor invasieve arteriele
bloeddruk metingen.

Maximaal 10 bloedsamples (per patiënt) voor propofolmetingen zullen worden
afgenomen (max. 100 ml totaal).

Toediening van propofol in het Bayesiaanse model, na bijstelling is
hypothetisch een optimalisatie van de bestaande situatie. Er zal dus een
voordeel voor het individu plaatsvinden (minder stapeling van de medicatie,
sneller herstel van anesthesie, minder 'overshoot' van propofol)

De veiligheid van de enigzins veranderde propofol titratie in het Bayesiaanse
deel van de studie is gegarandeerd doordat de infusiesnelheid van de pomp
(uitgedrukt in mg/kg/h) en het daaruit volgende klinische effect onder controle
blijven van de anesthesist die de verantwoordelijkheid draagt gedurende de
studie. De propofoltitratie kan worden veranderd zonder enige problematiek door
deze anesthesioloog.

Het risico van deelname aan deze studie is identiek aan het risico van een
normale klinische procedure.